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whisper-large-v3-ru-podlodka

基于Whisper Large V3的俄语优化语音识别模型

该模型是基于Whisper Large V3架构,专为俄语语音识别优化。在Podlodka.io数据集上,含标点和大写的字错误率(WER)为20.91%,不含标点的WER为10.987%。在Russian Librispeech数据集上,不含标点的WER达到9.795%。模型经过taiga_speech_v2、podlodka_speech和rulibrispeech等多个俄语数据集训练,适用于各种俄语语音识别场景。

Arabic-Whisper-CodeSwitching-Edition - 针对阿拉伯语和英语混合语音的优化识别模型
GithubHuggingfacetransformers代码转换开源项目模型语言模型语音识别阿拉伯语
本模型是经过精调的OpenAI Whisper Large v2版本,旨在提升阿拉伯语和英语混合语音的识别精度。基于阿拉伯-英语代码切换数据集训练,适用于处理多语言环境中的阿拉伯语和英语混合语音。虽然在该特定场景中表现优异,但在其它语言或单语言场景中性能可能有所下降。
faster-whisper-medium.en - 优化版Whisper语音识别模型集成CTranslate2框架
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别
faster-whisper-medium.en是OpenAI Whisper-medium.en模型的CTranslate2移植版本,专注于英语音频转文本处理。通过CTranslate2框架优化,支持FP16计算类型,提供Python接口实现音频转录功能,输出包含时间戳的文本片段。项目采用MIT许可证开源,主要面向需要语音识别功能的开发场景。
faster-whisper-medium - CTranslate2优化的Whisper medium模型支持多语言音频处理
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目机器翻译模型模型转换语音识别
这是OpenAI Whisper medium模型的CTranslate2优化版本,支持100多种语言的音频转录和识别。模型采用float16量化,通过faster-whisper库易于集成。它具有高效的推理速度和较小的内存占用,适合快速、准确处理多语言音频的应用场景。用户可根据需求调整计算类型,平衡性能和资源消耗。该模型为开发者提供了灵活、高效的多语言音频处理解决方案。
rubert-base-cased - 俄语优化BERT模型简介
BERTGithubHuggingface俄语模型开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
rubert-base-cased是一个针对俄语优化的BERT模型,基于俄语维基百科和新闻数据训练而成。模型采用12层结构,768个隐藏单元,12个注意力头,总计180M参数。它以多语言BERT-base模型为基础,使用俄语子词词汇表进行微调。最新版本支持掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)任务,为俄语自然语言处理提供了有力支持。
faster-whisper-large-v1 - CTranslate2模型转换助力高效语音识别
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper large-v1开源开源项目模型模型转换自动语音识别
项目展示如何将openai/whisper-large模型转换为高效的CTranslate2格式,支持多语种语音转录,适合高精度及快速处理场景。
hubert-large-speech-emotion-recognition-russian-dusha-finetuned - HuBERT模型在俄语语音情感识别上的应用与优化
GithubHuBERTHuggingface俄语开源项目微调模型语音情感识别预训练模型
该项目利用DUSHA数据集对HuBERT模型进行微调,实现了俄语语音情感识别。经优化后的模型在测试集上表现突出,准确率达0.86,宏F1分数为0.81,超越了数据集基准。模型能够识别中性、愤怒、积极、悲伤等情绪类型。项目还提供了简洁的使用示例代码,便于研究人员和开发者将其集成到语音情感分析任务中。
Whisper-Finetune - 微调与加速Whisper模型
GithubOpenAIWhisper加速推理开源项目微调语音识别
本项目使用Lora技术微调了OpenAI的Whisper语音识别模型,并支持CTranslate2和GGML加速。模型能够进行无时间戳、有时间戳及无语音数据训练,并支持中文和98种其他语言的语音转文本及翻译。开源了多个适用于不同需求的模型,支持Windows、Android和服务器部署。提供详细的安装教程和使用说明,以及AIShell和WenetSpeech数据的评估和推理速度测试表,方便用户快速上手。
WhisperSpeech - 多语言支持的开源文本转语音系统,功能强大并易于定制
GithubWhisperSpeech多语言支持开源模型开源项目文本转语音语音克隆
WhisperSpeech是基于开源Whisper框架开发的文本至语音系统,提供了商业级安全的语音合成解决方案。当前支持英语LibreLight数据集,并计划拓展到多语言支持。用户可通过在线Colab平台体验其高效的语音合成和声音克隆功能。
faster-whisper-large-v2 - 基于Whisper large-v2的高效多语言语音转文本模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
该项目是OpenAI Whisper large-v2模型的CTranslate2转换版本,旨在提供高效的自动语音识别功能。支持超过100种语言,通过faster-whisper库实现简便调用。模型采用FP16格式存储,支持运行时计算类型调整,以优化性能。这一工具能够快速准确地完成语音到文本的转换,适用于多种应用场景,为开发者提供了强大的语音识别解决方案。
opus-mt-en-ru - 开源英俄翻译模型高性能机器翻译
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-ru开源项目机器翻译模型英俄翻译语言模型
opus-mt-en-ru是一个开源的英语到俄语机器翻译模型,基于transformer-align架构。该模型在newstest2012测试集上达到31.1的BLEU分数,展现出较好的翻译性能。模型使用OPUS数据集训练,采用normalization和SentencePiece进行预处理。此外,该项目还提供了多个测试集的评估结果,便于用户了解模型在不同场景下的表现。
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