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whisper-hindi-medium

客户端优化印地语ASR模型

该项目优化了Whisper模型,以提高印地语的语音识别准确性。经过多种公开ASR数据集的训练与评估,实现了最低WER为6.82的性能优化。相关代码库在GitHub上提供,支持模型重用和快速推理。

Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别
Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调,支持多种数据类型的训练,并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外,项目提供了跨平台应用和服务器部署方案,为语音识别应用开发提供了全面支持。
Wav2Vec2-large-xlsr-hindi - 针对印地语优化的开源语音识别模型
GithubHindiHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
Wav2Vec2-large-xlsr-hindi是一个专为印地语优化的开源语音识别模型。该模型基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53架构,通过低资源印度语言多语言ASR挑战数据集进行微调。适用于16kHz采样的语音输入,无需额外语言模型即可直接使用。在Common Voice印地语测试集上,模型达到72.62%的词错误率。项目提供了完整的使用指南、评估方法和训练脚本,为研究人员的进一步开发和应用提供了便利。
Whisper-Finetune - 微调与加速Whisper模型
GithubOpenAIWhisper加速推理开源项目微调语音识别
本项目使用Lora技术微调了OpenAI的Whisper语音识别模型,并支持CTranslate2和GGML加速。模型能够进行无时间戳、有时间戳及无语音数据训练,并支持中文和98种其他语言的语音转文本及翻译。开源了多个适用于不同需求的模型,支持Windows、Android和服务器部署。提供详细的安装教程和使用说明,以及AIShell和WenetSpeech数据的评估和推理速度测试表,方便用户快速上手。
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。
whisper-large-v3-french-distil-dec8 - 优化法语语音识别的内存使用和推理效率
GithubHuggingfaceWhisper-Large-V3-French-Distil-Dec8开源项目推理速度模型法语自动语音识别语音转录
Whisper-Large-V3-French-Distil通过减少解码层数和优化推理时间,实现法语语音识别的高效性。该模型支持多种库,如transformers和openai-whisper,并能与原版Whisper-Large-V3-French模型结合使用,增强推理速度和结果一致性。评估数据表明其在多语料库中将单词错误率(WER)降至较低水平。
distil-medium.en - 高效快速的英语语音识别模型
Distil-WhisperGithubHuggingfaceTransformers开源项目推理加速模型模型压缩语音识别
Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的压缩版,专为英语语音识别优化。该模型速度提升6倍,体积减少49%,性能仅下降1% WER。通过教师-学生蒸馏法在22,000小时多样化音频数据上训练,可直接替代Whisper用于短长音频转录,支持流式处理。
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。
whisper-large-v3 - 突破性多语言语音识别与翻译模型
GithubHuggingfaceOpenAIWhisper多语言开源项目模型语音翻译语音识别
Whisper large-v3是OpenAI开发的新一代语音识别和翻译模型,支持100多种语言。相比前代模型,它采用128个梅尔频率通道并新增粤语语言标记,将各语言错误率降低10-20%。模型可用于语音转录和翻译任务,易于集成应用。Whisper large-v3展现出卓越的泛化能力,为语音识别技术带来重大进展。
distil-whisper - 快速高效的音频转录模型
Distil-WhisperGithub开源项目机器学习模型压缩自然语言处理语音识别
Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的蒸馏版本,速度提升6倍,模型规模缩小49%,同时保持了相近的准确性。该项目支持短语音和长语音转录,提供多个针对英语语音识别的高效模型。Distil-Whisper还可作为Whisper的辅助模型实现推测解码,在保证输出一致性的同时将速度提升2倍。
faster-whisper-large-v2 - 多语言语音识别模型 支持高效转录和翻译
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-large-v2是基于OpenAI Whisper large-v2模型转换的CTranslate2格式语音识别模型。该模型支持100多种语言的音频转录和翻译,性能高效且语言覆盖范围广泛。开发者可通过faster-whisper库轻松使用,实现强大的多语言语音处理。模型采用FP16格式保存权重,可在加载时根据需求调整计算类型,适应不同应用场景。
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