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whisper-tiny.en

Whisper微调的英文语音识别模型

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。

WhisperHallu - 实验性音频预处理工具提升Whisper转录准确度
AI处理GithubWhisper噪音去除开源项目语音转录音频预处理
WhisperHallu是一个实验性音频预处理项目,通过降噪、静音去除和语音标记等技术优化Whisper转录,减少幻听文本。该工具提供多种处理选项,支持与WhisperTimeSync和karaok-AI等项目集成。项目包含Google Colab笔记本和详细的安装使用说明,为追求高质量音频转录的开发者和研究人员提供了实用解决方案。
wavlm-libri-clean-100h-base-plus - WavLM微调模型在LibriSpeech数据集上的语音识别性能
GithubHuggingfaceLibriSpeechWavLM开源项目微调模型自然语言处理语音识别
本模型是基于microsoft/wavlm-base-plus在LibriSpeech ASR - CLEAN数据集上微调而来。经过3个epoch的训练,模型在评估集上达到0.0819的损失和6.83%的词错率。训练过程采用多GPU并行计算,使用Adam优化器和线性学习率调度器。模型的词错率从初始的100%显著降低至约7%,体现了其在语音识别任务上的卓越表现。模型基于Transformers 4.15.0.dev0和PyTorch 1.9.0+cu111框架,在8个GPU上进行分布式训练,并采用了Native AMP混合精度训练技术,有效提高了计算效率。
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。
pyannote-whisper - 整合Whisper和pyannote.audio的语音识别与说话人分割工具
Githubpyannote-whisper开源项目数字化转型语音识别说话人分类采购流程
pyannote-whisper整合了Whisper的自动语音识别和pyannote.audio的说话人分割功能。该工具提供命令行和Python接口,支持多种音频格式的转录和分析。它能生成带时间戳和说话人标识的文本,适用于会议记录和多人访谈分析。pyannote-whisper还可与ChatGPT集成,实现会议总结和观点提取,为语音内容分析提供完整解决方案。
parler-tts-mini-v1 - 通过文本提示控制的轻量级语音合成模型
GithubHuggingfaceParler-TTS人工智能开源项目文本转语音模型自然语言处理语音合成
Parler-TTS Mini v1是一个经过45K小时音频数据训练的轻量级文本转语音模型。该模型能生成高质量、自然的语音,并通过简单的文本提示控制语音特征,包括性别、背景噪音、语速、音高和混响等。它支持随机语音和特定说话人语音生成,是开源Parler-TTS项目的组成部分,为社区提供TTS训练资源和数据集预处理工具。
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。
whisper-playground - 多语言实时语音转文字程序的快速搭建指南
CondaDiartGithubHugging FacePyannoteWhisper Playground开源项目
借助faster-whisper、Diart和Pyannote,构建支持99种语言的实时语音转文字应用程序。可以通过在线演示版直接体验,并依据清晰的设置指南迅速启动。该项目支持调整多种参数如模型大小、语言选择和转录方法,优化转录体验。项目依赖于Hugging Face Hub上的Pyannote模型,需先接受相应使用条款。提供详细的安装步骤和故障排查指导,方便解决常见问题。
whisper-node - 提升本地转录性能的Node.js绑定
GithubJSONNode.jsOpenAIwhisper-node开源项目转录
Whisper-node是OpenAI Whisper的Node.js绑定,支持本地转录,输出格式包括JSON、.txt、.srt和.vtt。该项目经过CPU优化,支持Apple Silicon ARM,并提供单词级精度的时间戳。通过npm可快速安装,并可选下载模型。未来将增加浏览器兼容性、语言检测和说话者识别等新功能。
docker-whisperX - 优化Docker镜像的WhisperX语音识别与转录解决方案
DockerGPU支持GithubWhisperX开源项目模型构建语音识别
docker-whisperX项目优化了WhisperX语音识别工具的Docker镜像构建流程。该项目实现了175个10GB大小Docker镜像的并行构建,提供多种预构建镜像和自定义选项,支持不同语言和模型。用户可通过GPU加速,获得包含逐字时间戳和说话人分离的高质量语音转文字结果。
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