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

distilbert-base-uncased - 紧凑高效的语言模型，提升下游任务处理速度

DistilBERTGithubHuggingface使用限制开源项目模型模型压缩训练数据语言模型

DistilBERT是一种高效的Transformers模型，比原始BERT更小更快，适合快速推理的下游任务。通过自监督预训练，它支持掩码语言建模和句子预测。主要用于全句任务如分类和问答，尽管继承了部分原模型偏见。在海量公开数据的支持下，DistilBERT在多种任务中表现优异，兼顾性能和速度。可在模型中心查看微调版本。

faster-whisper-medium.en - 优化版Whisper语音识别模型集成CTranslate2框架

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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 - 多语言语音识别与转录的高效开源解决方案

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper多语言开源项目模型模型转换自动语音识别

该项目是基于OpenAI Whisper medium模型转换而来的CTranslate2格式模型，为faster-whisper项目提供支持。支持90多种语言的语音识别和转录功能，性能优异且准确度高。用户可通过faster-whisper轻松实现音频文件的高效转录，获取精确的时间戳和文本输出。模型采用float16量化，计算类型可根据需求灵活调整，适用于多种语音识别应用场景。

faster-whisper-small - 多语言语音识别的高效CTranslate2模型转换

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faster-whisper-small项目将openai的whisper-small模型转换为CTranslate2格式，支持多语言自动语音识别，采纳FP16精度以优化性能。此模型可用于CTranslate2基础项目，如faster-whisper，为开发者提供高效的语音转录方案。

faster-whisper-tiny - CTranslate2格式Whisper小型模型实现多语言语音识别

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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-tiny.en - Whisper微调的英文语音识别模型

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这是一个基于Whisper-tiny.en模型开发的轻量级语音识别工具，通过Azure数据集训练优化，主要用于英文语音转文本任务。模型采用线性学习率调度和Adam优化器，经过1000步训练后达到44.34%的词错误率。项目采用开源Apache 2.0许可，基于主流深度学习框架开发，便于开发者集成使用。

faster-whisper-small.en - 基于CTranslate2的Whisper小型英语音频转写模型

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本项目是openai/whisper-small.en模型的CTranslate2格式转换版本，专门用于英语音频转写。它可在CTranslate2或相关项目（如faster-whisper）中使用，通过简单的Python代码实现音频到文本的转换。模型权重采用FP16格式，支持加载时调整计算类型。这一转换模型旨在提供高效、准确的音频转写功能，适用于各种需要快速处理英语音频内容的应用场景。

faster-whisper-medium - CTranslate2优化的Whisper medium模型支持多语言音频处理

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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。

distilgpt2 - 基于GPT-2知识蒸馏的高效英语文本生成模型

DistilGPT2GithubHuggingfaceOpenWebTextCorpus开源项目文本生成模型知识蒸馏语言模型

DistilGPT2是通过对GPT-2最小版本进行知识蒸馏而来的英语文本生成模型。它保留了GPT-2的核心能力，但参数量减少至8200万，显著提高了运行速度和效率。该模型适用于文本补全、创意写作等多种自然语言处理任务。DistilGPT2在维持性能的同时，大幅缩小了模型规模，减少了环境影响。然而，使用时应注意其可能存在的偏见问题。

faster-whisper - 基于CTranslate2对OpenAI的Whisper模型的重新实现

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faster-whisper是对OpenAI的Whisper模型的重新实现，基于CTranslate2，这是一个针对Transformer模型的高速推理引擎。该实现在保持相同准确率的前提下，速度比openai/whisper快4倍，内存使用也更少。另外，通过在CPU和GPU上使用8位量化，可以进一步提高效率。该项目适用于需要快速、高效语音转写的场景，特别是处理大量语音数据时的实时应用。

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