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基于CTranslate2的Whisper语音识别优化模型

基于distil-whisper/distil-large-v3的CTranslate2转换模型,专注于提升语音识别效率。模型采用FP16格式存储权重,支持多语言转录功能,可灵活调整计算类型。项目提供完整的使用示例和转换文档,方便开发者快速集成和部署。

whisper-large-v3-ru-podlodka - 基于Whisper Large V3的俄语优化语音识别模型
GithubHuggingfaceWhisper Large V3俄语开源项目模型神经网络语音数据集语音识别
该模型是基于Whisper Large V3架构,专为俄语语音识别优化。在Podlodka.io数据集上,含标点和大写的字错误率(WER)为20.91%,不含标点的WER为10.987%。在Russian Librispeech数据集上,不含标点的WER达到9.795%。模型经过taiga_speech_v2、podlodka_speech和rulibrispeech等多个俄语数据集训练,适用于各种俄语语音识别场景。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成,还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能,极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档,有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
whisper-clip - 一键音频转文本,自动保存到剪贴板
GithubOpenAIWhisperClip剪贴板开源项目自动转录音频转录
WhisperClip是一款自动转录音频并将文本直接保存至剪贴板的工具。只需点击按钮即可将口语转换为书面文本。应用支持Python 3.8及以上版本,使用OpenAI的Whisper技术,无论GPU还是CPU都能选择合适的模型以确保最佳性能。用户可以提供反馈并参与改进项目。
faster-whisper-GUI - 多功能GUI软件,支持语音识别与文件转录
GithubPySide6faster-whisper-GUIwhisperX开源项目模型下载音频转写
faster-whisper-GUI,一个带有PySide6技术的GUI软件,支持whisperX、Demucs等音频处理模型。用户可以从软件中下载、转换模型,设置VAD与whisper模型参数,支持多种文件格式转录。软件界面可多语言操作,并严格遵守法律法规。
wav2vec2-large-xlsr-53 - 突破性多语言语音识别模型 适用低资源语言场景
GithubHuggingfaceWav2Vec2-XLSR-53多语言模型开源项目模型深度学习语音识别预训练模型
Wav2Vec2-XLSR-53是一款基于wav2vec 2.0架构的多语言语音识别模型。该模型通过在53种语言的原始音频上预训练,学习跨语言语音表示。在CommonVoice和BABEL等基准测试中,Wav2Vec2-XLSR-53显著优于单语言模型,特别适合低资源语言的语音识别任务。这一开源项目为研究人员提供了强大工具,有助于推动低资源语言语音理解的进展。
SwiftWhisper - 利用whisper.cpp为应用或软件包添加语音转录功能
APIGithubSwiftSwiftWhisperWhisper开源项目转录
SwiftWhisper利用whisper.cpp为应用或软件包添加语音转录功能。通过Swift Package Manager或Xcode进行安装,支持多种平台和Swift版本。提供详细的API文档和CoreML支持,通过AudioKit将音频转换成16kHz PCM格式,是高效语音转录的理想选择。
FastSpeech2 - 快速且高质量的端到端文本转语音
FastSpeech 2GithubMelGANNVIDIAPyTorch开源项目文本转语音
FastSpeech 2,面向精准快速的文本到语音转换,基于PyTorch与Espnet技术,配备Nvidia与MelGAN工具,极致优化语音生成效果,适合各类开发者利用和研究。
distilhubert - 高效轻量的语音表示学习模型
DistilHuBERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩深度学习自监督学习语音处理
DistilHuBERT是一种通过层级蒸馏HuBERT模型隐藏表示的语音表示学习框架。该模型在保持大部分性能的同时,显著减小了模型体积并提高了运行速度。DistilHuBERT仅需少量训练时间和数据,适用于多种语音处理任务,为个人和设备端语音SSL模型预训练提供了新的可能。模型基于16kHz采样的语音音频进行预训练,可用于多种语音处理应用。
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。
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