faster-distil-whisper-large-v3

基于CTranslate2的Whisper语音识别优化模型

语音识别 Github 开源项目 CTranslate2 模型模型转换 Huggingface faster-whisper Whisper

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。

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。

distil-large-v3 - 经过蒸馏的快速轻量级语音识别模型

Distil-WhisperGithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型压缩自然语言处理语音识别

distil-large-v3是一个经过知识蒸馏的语音识别模型,模型大小比Whisper large-v3减少44%,推理速度提升6.3倍,同时保持相近的识别准确率。支持短语音和长语音转录,兼容多种主流语音识别框架,为用户提供快速、轻量且准确的语音识别功能。

whisper-large-v3-turbo - 精简版Whisper语音识别系统的突破性进展

GithubHuggingfaceWhisper多语言开源项目模型模型蒸馏自动语音识别语音识别

Whisper large-v3-turbo通过模型蒸馏技术对原版Whisper进行优化，将解码层从32减少到4层，在仅造成轻微性能损失的情况下显著提升了处理速度。该模型继承了Whisper优秀的多语言处理能力，支持超过100种语言的语音识别和翻译任务，能够适应不同场景的音频输入。基于高效的架构设计，此模型在降低计算资源需求的同时保持了稳定的识别准确率。

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。

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-turbo - OpenAI Whisper large-v3-turbo 快速多语言语音识别与翻译模型

AI模型GithubHuggingfaceTransformersWhisper多语言开源项目模型语音识别

Whisper large-v3-turbo是OpenAI推出的优化版语音识别和翻译模型。它在保持高质量输出的同时大幅提升了处理速度，支持100多种语言。该模型在噪声环境和不同口音下表现稳定，具备零样本学习能力。适用于实时转录、字幕生成等场景，代表了语音AI技术的最新进展。

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。

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。

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-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。

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