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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。

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。
sew-d-tiny-100k-ft-ls100h - SEW-D架构语音识别模型实现性能与效率的优化平衡
GithubHuggingfaceLibriSpeechSEW-D开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
sew-d-tiny-100k-ft-ls100h是基于SEW-D架构的预训练语音识别模型,在LibriSpeech数据集上经过微调。模型在clean测试集和other测试集上分别达到10.47%和22.73%的词错误率,同时推理速度比wav2vec 2.0提升1.9倍。这一模型在保持识别准确率的基础上大幅提高了效率,可应用于自动语音识别、说话人识别等多种语音处理任务,为相关领域提供了性能与效率兼具的解决方案。
Stage-Whisper - 跨平台免费开源音频转录工具
GithubStage-WhisperWhisper应用程序开源开源项目音频转录
Stage Whisper是一款免费开源的音频转录应用,基于OpenAI的Whisper模型,提供精确的音频文件转录。它拥有直观的图形界面,用户可以轻松存储和编辑转录内容。该项目旨在让非技术用户也能方便地使用Whisper的强大功能。适用于MacOS、Windows和Linux多平台,目前正进行重大改进,测试版即将发布。
whisper-web - 浏览器端实时语音识别技术
GithubTransformers.jsWebGPUWhisper Web开源项目浏览器应用语音识别
Whisper Web是一个基于机器学习的浏览器端语音识别项目。它利用 Transformers.js 技术,在客户端实现实时语音处理,无需服务器支持。该项目提供在线演示和本地部署选项,并正在开发 WebGPU 支持以提高性能。Whisper Web 展示了 Web 技术在语音识别领域的应用潜力,为开发者提供了一个便捷的语音识别解决方案。
s2t-small-librispeech-asr - 小型LibriSpeech语音识别模型的高效自动化
GithubHuggingfaceLibriSpeechSpeech2Texts2t-small-librispeech-asr开源项目模型自动语音识别语音转换文本
s2t-small-librispeech-asr是一种小型端到端语音识别模型,使用LibriSpeech ASR语料库进行训练。该模型采用自回归的方式生成转录文本,并结合Pytorch及其工具如torchaudio和sentencepiece以提高准确性。在LibriSpeech“clean”和“other”测试集上的WER分别为4.3和9.0,可满足高性能语音识别应用的需求。
wav2vec2-xls-r-300m-phoneme - 微调后的Facebook语音处理模型
GithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m开源项目梯度累积模型模型训练训练超参数语音识别
该模型是在Facebook的wav2vec2-xls-r-300m基础上进行微调,专注于语音处理任务,损失函数为0.3327,字符错误率为0.1332。使用了先进的参数优化和混合精度训练技术,适用于多种语音识别和处理场景。
openai-whisper-realtime - 低延迟实时音频转录,依赖高性能硬件和Python生态
GithubOpenAI WhisperPython依赖项实时转录开源项目音频输入
openai-whisper-realtime是一个几乎实时转录音频的实验项目,使用Python和OpenAI Whisper处理音频。该项目依赖高性能CPU或GPU,使用sounddevice、numpy和asyncio等库。当前目标包括提升转录性能、优化断词检测和动态分割。
wav2vec2-btb-cv-ft-btb-cy - 基于微调的语音识别模型,提升准确度与适用性
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目损失率模型模型优化自动语音识别训练参数
此AI模型基于DewiBrynJones的wav2vec2-xlsr-53-ft-btb-cv-cy微调而成,专注提升自动语音识别精确度。评估词错误率为0.3402,表现出明显改善。使用Adam优化器,学习率为0.0003,训练批次为4。适用于高精度需求的语音识别场景,但因缺乏训练数据和用途的细节说明,适用性需谨慎评估。
whisper-vits-svc - 基于VITS的端到端歌声转换开源项目
AIGithubPyTorchVITS开源项目深度学习语音转换
whisper-vits-svc是一个开源的端到端歌声转换项目,基于VITS模型架构。该项目支持多说话人转换,可混合创建新音色,并能处理带轻伴奏的声音。它集成了Whisper、BigVGAN等技术,提高了抗噪性和音质。项目面向深度学习入门者,需要Python和PyTorch基础。目前不支持实时转换,训练需要至少6GB显存。
StableTTS - 轻量级流匹配和DiT驱动的新一代TTS模型
GithubStableTTSTTS模型人工智能开源项目语音合成
StableTTS是一款开源的轻量级中英文语音合成模型,参数量仅为1000万。该项目创新性地结合了流匹配和扩散卷积Transformer技术,灵感源自Stable Diffusion 3。StableTTS提供预训练模型,支持推理、微调和WebUI应用。其独特的模型架构包含扩散卷积Transformer块和流匹配解码器,旨在提升语音合成质量。项目还提供了便捷的训练和推理工具,以及Hugging Face在线演示平台。
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