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-small.en - 轻量快速的英语语音识别模型,保持高准确率

Distil-WhisperGithubHuggingfaceTransformers开源项目模型模型压缩语音识别高性能

distil-small.en是Whisper模型的轻量化版本,参数量为166M。相比原始模型,速度提升6倍,体积减少49%,在外部数据集上的识别准确率仅降低1%。支持短长音频转录,可通过Transformers等多种框架使用。适合资源受限场景,采用编码器-解码器架构,通过精简解码器提升推理效率。

WhisperS2T - 高效多后端语音识别管道实现快速精准转录

GithubWhisperS2T优化管道多后端支持开源项目语音转文本高速推理

WhisperS2T是一个为Whisper模型优化的开源语音识别管道，提供更快的转录速度。它支持OpenAI原始模型、HuggingFace模型和CTranslate2模型等多种推理引擎。该项目具有集成自定义VAD模型、智能处理音频文件、支持多语言和多任务批处理等特点，并能有效减少幻觉输出。WhisperS2T在保持高准确度的同时大幅提升转录速度，为用户提供高效的语音识别解决方案。

whisper-tiny - Whisper-Tiny转Ratchet格式的跨平台语音识别模型

GithubHuggingfaceRatchetWhisperopenai开源项目模型转换

Whisper-Tiny通过转换为Ratchet格式，在多平台上提供了一种高效的语音识别解决方案。此项目采用GGML转换技术，增强了模型在不同环境中的适应性和处理效率，对开发者与用户来说更具实用价值。项目遵循Apache-2.0开源许可，适合开发者广泛应用和改进。

whisper-tiny.en - Whisper微调的英文语音识别模型

GithubHuggingfaceWhisper开源项目数据集模型模型训练深度学习语音识别

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。

insanely-fast-whisper - 高效率开源语音转录命令行工具

AI模型CLI工具GithubWhisper开源项目性能优化语音转录

Insanely Fast Whisper是一款开源的高性能语音转录命令行工具，基于Transformers、Optimum和Flash Attention技术。该工具支持OpenAI的Whisper Large v3模型，能够在98秒内处理150分钟的音频。通过Flash Attention 2和批处理等优化，大幅提升了转录效率。适用于NVIDIA GPU和Mac设备，用户可通过简单的命令实现快速准确的音频转录。

whisper-tiny.en - 支持时间戳转录的轻量级英语语音识别模型

GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWhisper开源项目时间戳模型自动语音识别

基于transformers.js开发的轻量级英语语音识别模型，集成ONNX格式权重实现Web端部署。模型支持基础文本转录、时间戳转录及单词级时间戳标记等功能，通过JavaScript可快速实现音频转文本识别。

whisper-small-fa - Whisper-small-fa模型在Common Voice数据集上的语音识别性能

GithubHuggingfaceTransformers开源项目数据集模型模型评估训练超参数语音识别

Whisper-small-fa是一个基于openai/whisper-small模型在common_voice_17_0数据集上微调的版本，旨在实现高效的自动语音识别。测试集结果显示，该模型的词错误率(WER)为35.4973，体现了其在语音识别中的良好表现。模型训练中应用了Adam优化器、线性学习率调度器及混合精度技术，从而提高了训练的效率和精确度。

WhisperSpeech - 多语言支持的开源文本转语音系统，功能强大并易于定制

GithubWhisperSpeech多语言支持开源模型开源项目文本转语音语音克隆

WhisperSpeech是基于开源Whisper框架开发的文本至语音系统，提供了商业级安全的语音合成解决方案。当前支持英语LibreLight数据集，并计划拓展到多语言支持。用户可通过在线Colab平台体验其高效的语音合成和声音克隆功能。

whisper-medium-fleurs-lang-id - Whisper Medium微调模型实现多语言音频识别

FLEURS数据集GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型微调语言识别语音识别

该模型是对openai/whisper-medium在FLEURS数据集上进行微调的版本，专注于多语言识别任务。经过3轮训练后，模型在评估集上实现了88.05%的准确率。采用Adam优化器和线性学习率调度器，模型性能得到显著提升。这一成果为音频语言识别应用提供了有力工具，可应用于多语种环境下的语音分析和处理。这一模型在多语言环境下的语音转写、实时翻译等领域具有广阔应用前景。相比原始Whisper Medium模型，该微调版本在特定语言识别任务上表现更为出色，为跨语言交流和音频内容分析提供了更精准的工具支持。

whisper-large-v3-german - 德语语音识别优化模型

GithubHuggingfaceOpenAIWhisper开源项目德语模型自动字幕语音识别

基于Whisper Large v3，专为德语语音识别优化，在转录、命令识别、字幕生成等方面表现优秀。词错误率为3.002%，字符错误率为0.81%，适合高效使用。

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