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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。

faster-whisper-tiny - CTranslate2格式Whisper小型模型实现多语言语音识别
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型自然语言处理语音识别
该项目将OpenAI Whisper小型模型转换为CTranslate2格式,支持100多种语言的语音识别。适用于CTranslate2及其衍生项目如faster-whisper,能高效进行自动语音识别。开发者可通过简单的Python代码实现音频转录,得到包含时间戳的文本段落。模型采用FP16格式存储,可在加载时灵活调整计算类型,为语音识别应用提供了高效且可定制的解决方案。
whisper-asr-webservice - 基于Whisper的开源语音识别Web服务
DockerGPU支持GithubWhisper ASR开源项目语音识别
whisper-asr-webservice是一个开源的语音识别Web服务,基于OpenAI Whisper模型。它支持OpenAI Whisper和Faster Whisper引擎,提供多语言语音识别、翻译和语言识别功能。项目提供Docker镜像,支持CPU和GPU部署。这个服务具有高性能和易用性,适合各种语音识别应用场景。
whisper-youtube - Whisper模型用于YouTube视频的多语言转录和语言识别
GithubGoogle ColabOpenAIWhisperYouTube视频转录开源项目语音识别
Whisper模型用于YouTube视频的多语言转录和语言识别。教程涵盖从Google Colab安装库到在Google Drive中保存转录文件的全过程,并提供GPU优化建议,适合需要高效、精准进行视频转录的用户。
whisper-tiny.en - 支持时间戳转录的轻量级英语语音识别模型
GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWhisper开源项目时间戳模型自动语音识别
基于transformers.js开发的轻量级英语语音识别模型,集成ONNX格式权重实现Web端部署。模型支持基础文本转录、时间戳转录及单词级时间戳标记等功能,通过JavaScript可快速实现音频转文本识别。
whisper-hindi-medium - 客户端优化印地语ASR模型
GithubHuggingfaceWhisper Hindi Mediumwhisper-finetune开源项目模型自动语音识别训练数据语料库
该项目优化了Whisper模型,以提高印地语的语音识别准确性。经过多种公开ASR数据集的训练与评估,实现了最低WER为6.82的性能优化。相关代码库在GitHub上提供,支持模型重用和快速推理。
wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft - Wav2Vec2 Conformer模型在Librispeech数据集上的语音识别应用
ConformerGithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型自然语言处理语音识别
这是一个基于Wav2Vec2 Conformer架构的语音识别模型,采用旋转位置嵌入技术,在Librispeech数据集的960小时音频上完成预训练和微调。模型在Librispeech测试集上表现优异,'clean'和'other'子集的词错误率分别为1.96%和3.98%。支持16kHz采样的语音输入,适用于精确的语音转文本任务。
WhisperLive - 基于OpenAI Whisper模型开发的实时音频转写应用
GithubOpenAI WhisperTensorRTWhisperLive多语言模型实时语音识别开源项目
WhisperLive是基于OpenAI Whisper模型开发的实时音频转写应用,能高效地将直播或预录音频转换成文本。支持多语言和自定义设置,适用于个人、教育及商业场景。项目还提供Docker部署,简化安装和服务部署过程。
cross-encoder-russian-msmarco - 高效的俄文跨编码器模型用于信息检索
DeepPavlov/rubert-base-casedDiTy/cross-encoder-russian-msmarcoGithubHuggingface信息检索句子嵌入开源项目文本分类模型
此开源模型基于DeepPavlov/rubert-base-cased,并经过MS-MARCO数据集优化,专用于俄语信息检索,支持高效的查询和段落相关性排序。通过安装sentence-transformers可直接使用,也可通过HuggingFace Transformers扩展文本分类功能,适合需处理俄语复杂文本的用户。
whisper.cpp - 跨平台自动语音识别模型推理工具
Apple SiliconGithubOpenAI Whisperwhisper.cpp开源项目语音识别高性能
whisper.cpp是基于OpenAI Whisper的C/C++自动语音识别(ASR)模型实施,针对Apple Silicon经过优化,并支持多平台部署。该项目以极低的内存消耗和CPU/GPU推理能力,覆盖Mac OS、iOS、Android等主流平台,提供灵活的API与多样的定制模型,使开发者能够轻松地融合语音功能。
distilrubert-small-cased-conversational - 小型化俄语对话模型提升推理速度
DistilRuBERTGithubHuggingface俄语模型开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理
distilrubert-small-cased-conversational是一个经过知识蒸馏的小型俄语对话模型。它基于OpenSubtitles、Dirty、Pikabu等多种语料库训练,在保持性能的同时显著提高了推理速度。该模型在分类、命名实体识别和问答等NLP任务中表现出色,同时大幅减小了模型体积,适用于需要高效处理俄语自然语言的应用场景。
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