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whisper-base-bungoma.en

基于Whisper的英语语音识别模型优化Azure数据集处理

该语音识别系统通过微调openai/whisper-base.en基础模型,针对Azure数据集进行优化。模型采用了先进的优化算法,经过精细训练后词错误率降至25.28%,实现了稳定的英语语音识别效果。

speech-to-text-benchmark - 开源语音识别基准测试框架对比多家主流引擎
Github基准测试开源项目模型大小计算效率识别准确率语音转文本
该项目提供了一个开源的语音识别基准测试框架,对比了Amazon、Azure、Google等主流云服务以及OpenAI Whisper、Picovoice等引擎的性能。框架使用LibriSpeech、TED-LIUM和Common Voice数据集,评估词错率、计算效率和模型大小等指标。测试结果客观展示了各引擎在准确度和资源消耗方面的表现,为选择语音识别解决方案提供了参考依据。
Whisperboard - 提供的语音转录服务的开源iOS应用
GithubOpenAIWhisperBoardiOS开源项目灵活模型语音转录
WhisperBoard是一款开源iOS应用,基于OpenAI的Whisper模型,为用户提供高质量的语音转录服务。用户可通过简单操作开始录音,并进行高级语音转录。此应用支持音频文件的导入与导出,并可灵活选择录音麦克风,以确保最佳音质。用户还可以在应用中浏览和下载不同的Whisper模型,以满足不同需求。未来功能包括实时转录和可恢复转录进程。
whisper-jax - 速度提升70倍的Whisper JAX音频转录与翻译解决方案
GithubWhisper JAX并行处理开源项目性能模型音频转录
Whisper JAX是基于Hugging Face Transformers实现的音频转录与翻译模型,通过JAX代码优化实现70倍速度提升,兼容CPU、GPU和TPU。模型能在Hugging Face Hub演示,并提供详细的安装、使用和高级配置指南,助力开发者在多种环境下高效部署。
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。
wav2vec2-xls-r-300m-cs-250 - 高性能捷克语语音识别模型 实现精准音频转文本
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目捷克语模型模型训练深度学习语音识别
这是一个基于wav2vec2-xls-r-300m的捷克语语音识别模型,经过Common Voice 8.0等多个数据集的微调。模型在测试集上达到7.3%的词错误率和2.1%的字符错误率,性能优异。它支持16kHz采样率的语音输入,无需额外语言模型即可直接使用。项目提供了简洁的使用示例,并详细记录了训练过程和评估指标。
wav2vec2-base-960h - Facebook开发的高效语音识别模型
GithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
wav2vec2-base-960h是Facebook开发的语音识别模型,基于960小时LibriSpeech数据集训练。在LibriSpeech clean/other测试集上,词错误率分别为3.4%和8.6%。模型可从原始音频学习表征,仅需1小时标记数据即可超越现有方法,展示了低资源语音识别的潜力。
insanely-fast-whisper - 高效率开源语音转录命令行工具
AI模型CLI工具GithubWhisper开源项目性能优化语音转录
Insanely Fast Whisper是一款开源的高性能语音转录命令行工具,基于Transformers、Optimum和Flash Attention技术。该工具支持OpenAI的Whisper Large v3模型,能够在98秒内处理150分钟的音频。通过Flash Attention 2和批处理等优化,大幅提升了转录效率。适用于NVIDIA GPU和Mac设备,用户可通过简单的命令实现快速准确的音频转录。
whisper - 跨平台音频转文本开源项目
FFMPEGGithubWhisperWhisper.cppopen source开源项目音频转文字
Whisper是OpenAI开发的开源项目,使用whisper.cpp和FFMPEG将音频转换为WAV格式并提取文本。项目支持客户端和服务器端运行,无需互联网。目前代码和文档正在优化,接受捐赠以支持持续更新。适用于Android、Linux、Windows、iOS和macOS系统,安装和使用便捷,提供详尽文档和丰富资源。
data2vec-audio-base-960h - 利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架
Data2VecGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自动语音识别自监督学习语言模型
Data2Vec是一种开源模型,基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调,在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段,Data2Vec准确提取上下文信息,优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中,取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率(WER),体现了其在业内的竞争力。
whispercpp - Python绑定实现高效语音识别
GithubPybind11Python绑定whisper.cppwhispercpp开源项目语音转文字
whispercpp是一个基于Pybind11的whisper.cpp Python绑定库,为开发者提供高效的语音识别功能。该库支持快速加载预训练模型、转录音频文件,并具有实验性的流式转录功能。whispercpp提供简洁的API接口,方便快速集成whisper.cpp的功能。它还遵循XDG Base Directory规范,确保合理的文件管理。这个项目为Python开发者提供了便捷的方式来使用whisper.cpp的强大语音识别能力。
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