distil-large-v2

高效精简的Whisper语音识别模型

模型 Github 模型压缩语音识别 Distil-Whisper 自动语音识别 Huggingface 开源项目 Transformers

distil-large-v2是Whisper语音识别模型的蒸馏版本,推理速度提高6倍,模型体积减少49%,性能接近原始模型。采用编码器-解码器架构,通过精简解码器层数实现加速。支持英语短音频和长音频转录,可作为Whisper辅助模型进行推测解码。基于多个开源数据集训练,适用广泛语音识别场景。

文档

distil-large-v3 - 经过蒸馏的快速轻量级语音识别模型

Distil-WhisperGithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型压缩自然语言处理语音识别

distil-large-v3是一个经过知识蒸馏的语音识别模型,模型大小比Whisper large-v3减少44%,推理速度提升6.3倍,同时保持相近的识别准确率。支持短语音和长语音转录,兼容多种主流语音识别框架,为用户提供快速、轻量且准确的语音识别功能。

distil-medium.en - 高效快速的英语语音识别模型

Distil-WhisperGithubHuggingfaceTransformers开源项目推理加速模型模型压缩语音识别

Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的压缩版，专为英语语音识别优化。该模型速度提升6倍，体积减少49%，性能仅下降1% WER。通过教师-学生蒸馏法在22,000小时多样化音频数据上训练，可直接替代Whisper用于短长音频转录，支持流式处理。

distil-small.en - 轻量快速的英语语音识别模型,保持高准确率

Distil-WhisperGithubHuggingfaceTransformers开源项目模型模型压缩语音识别高性能

distil-small.en是Whisper模型的轻量化版本,参数量为166M。相比原始模型,速度提升6倍,体积减少49%,在外部数据集上的识别准确率仅降低1%。支持短长音频转录,可通过Transformers等多种框架使用。适合资源受限场景,采用编码器-解码器架构,通过精简解码器提升推理效率。

distil-whisper - 快速高效的音频转录模型

Distil-WhisperGithub开源项目机器学习模型压缩自然语言处理语音识别

Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的蒸馏版本，速度提升6倍，模型规模缩小49%，同时保持了相近的准确性。该项目支持短语音和长语音转录，提供多个针对英语语音识别的高效模型。Distil-Whisper还可作为Whisper的辅助模型实现推测解码，在保证输出一致性的同时将速度提升2倍。

faster-distil-whisper-large-v3 - 基于CTranslate2的Whisper语音识别优化模型

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别

基于distil-whisper/distil-large-v3的CTranslate2转换模型，专注于提升语音识别效率。模型采用FP16格式存储权重，支持多语言转录功能，可灵活调整计算类型。项目提供完整的使用示例和转换文档，方便开发者快速集成和部署。

faster-distil-whisper-large-v2 - 通过CTranslate2实现的高效音频转录转换方案

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自动语音识别量化

此项目将distil-whisper/distil-large-v2模型转换为CTranslate2格式，适用于CTranslate2项目如faster-whisper，并支持FP16计算，增强了自动语音识别的性能和效率。

whisper-large-v3-turbo - 精简版Whisper语音识别系统的突破性进展

GithubHuggingfaceWhisper多语言开源项目模型模型蒸馏自动语音识别语音识别

Whisper large-v3-turbo通过模型蒸馏技术对原版Whisper进行优化，将解码层从32减少到4层，在仅造成轻微性能损失的情况下显著提升了处理速度。该模型继承了Whisper优秀的多语言处理能力，支持超过100种语言的语音识别和翻译任务，能够适应不同场景的音频输入。基于高效的架构设计，此模型在降低计算资源需求的同时保持了稳定的识别准确率。

whisper-large-v3-french-distil-dec8 - 优化法语语音识别的内存使用和推理效率

GithubHuggingfaceWhisper-Large-V3-French-Distil-Dec8开源项目推理速度模型法语自动语音识别语音转录

Whisper-Large-V3-French-Distil通过减少解码层数和优化推理时间，实现法语语音识别的高效性。该模型支持多种库，如transformers和openai-whisper，并能与原版Whisper-Large-V3-French模型结合使用，增强推理速度和结果一致性。评估数据表明其在多语料库中将单词错误率（WER）降至较低水平。

faster-whisper-large-v2 - 多语言语音识别模型支持高效转录和翻译

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别

faster-whisper-large-v2是基于OpenAI Whisper large-v2模型转换的CTranslate2格式语音识别模型。该模型支持100多种语言的音频转录和翻译，性能高效且语言覆盖范围广泛。开发者可通过faster-whisper库轻松使用，实现强大的多语言语音处理。模型采用FP16格式保存权重，可在加载时根据需求调整计算类型，适应不同应用场景。

whisper-large-v3 - 突破性多语言语音识别与翻译模型

GithubHuggingfaceOpenAIWhisper多语言开源项目模型语音翻译语音识别

Whisper large-v3是OpenAI开发的新一代语音识别和翻译模型,支持100多种语言。相比前代模型,它采用128个梅尔频率通道并新增粤语语言标记,将各语言错误率降低10-20%。模型可用于语音转录和翻译任务,易于集成应用。Whisper large-v3展现出卓越的泛化能力,为语音识别技术带来重大进展。

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