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

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。

distilhubert - 高效轻量的语音表示学习模型

DistilHuBERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩深度学习自监督学习语音处理

DistilHuBERT是一种通过层级蒸馏HuBERT模型隐藏表示的语音表示学习框架。该模型在保持大部分性能的同时，显著减小了模型体积并提高了运行速度。DistilHuBERT仅需少量训练时间和数据，适用于多种语音处理任务，为个人和设备端语音SSL模型预训练提供了新的可能。模型基于16kHz采样的语音音频进行预训练，可用于多种语音处理应用。

faster-whisper-large-v3 - 多语言语音识别模型CTranslate2版Whisper large-v3

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

项目提供了OpenAI Whisper large-v3模型的CTranslate2转换版本，为faster-whisper定制优化。支持100多种语言的自动语音识别，具备高效性能和可调节的量化选项。易于整合到Python项目中，能够实现迅速准确的音频转写。这一模型适合多语言场景，是处理语音识别任务的有力工具。

faster-distil-whisper-medium.en - 基于CTranslate2的Whisper medium.en模型语音识别工具

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

该项目将distil-whisper/distil-medium.en模型转换为CTranslate2格式，用于英语语音识别。通过faster-whisper库，实现了高效的音频转录功能。项目提供简洁的Python接口，支持FP16模型权重，并允许灵活选择计算类型。这种优化使得该工具适用于各种需要快速、准确英语语音识别的应用场景。

faster-whisper-small - 优化的Whisper小型模型实现快速多语言语音转文本

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

faster-whisper-small是OpenAI Whisper小型模型的优化版本，适用于CTranslate2框架。这个模型支持90多种语言的自动语音识别，采用float16量化以提高效率。开发者可通过faster-whisper库轻松集成该模型，适用于多种语音转文本场景。模型具有快速处理能力和广泛的语言覆盖范围，为自动语音识别任务提供了实用的解决方案。

faster-whisper-tiny.en - 轻量快速的OpenAI Whisper英语语音识别模型

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

faster-whisper-tiny.en是OpenAI Whisper tiny.en模型的CTranslate2优化版本，专门用于英语语音识别。这个模型提供高效的音频转录功能，支持16位浮点量化，可通过faster-whisper库简单集成。它适合需要快速、精确的英语语音转文本解决方案的开发者，特别是在计算资源有限的场景中表现出色。该模型采用MIT许可证，支持音频处理和自动语音识别任务。

whisper-large-v3-turbo - OpenAI Whisper large-v3-turbo 快速多语言语音识别与翻译模型

AI模型GithubHuggingfaceTransformersWhisper多语言开源项目模型语音识别

Whisper large-v3-turbo是OpenAI推出的优化版语音识别和翻译模型。它在保持高质量输出的同时大幅提升了处理速度，支持100多种语言。该模型在噪声环境和不同口音下表现稳定，具备零样本学习能力。适用于实时转录、字幕生成等场景，代表了语音AI技术的最新进展。

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。

faster-whisper-large-v3-turbo-ct2 - 基于Whisper large-v3的多语言语音识别模型

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper多语言支持开源项目模型语音识别

这是一个基于OpenAI Whisper large-v3模型优化的CTranslate2版本，专注于高效的语音识别。该模型支持100多种语言的转录，兼具准确性和速度。通过faster-whisper库，可以便捷地进行音频转录。模型采用FP16格式存储，计算类型可灵活调整。这为语音识别应用的开发提供了一个强大的工具。

whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案

GithubOpenAITransformer模型Whisper多语言处理开源项目热门语音识别

Whisper是一个通用语音识别模型，支持多种语言处理任务，如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练，利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译，是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项，用户可根据需求选择合适的模型。

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