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faster-whisper-large-v1

CTranslate2模型转换助力高效语音识别

项目展示如何将openai/whisper-large模型转换为高效的CTranslate2格式,支持多语种语音转录,适合高精度及快速处理场景。

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。
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。
wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn - 中文自动语音识别模型提供广泛应用支持
Common VoiceGithubHuggingSoundHuggingfaceXLSR Wav2Vec2开源项目模型语音识别语音转录
该模型基于Common Voice、CSS10和ST-CMDS数据集,对facebook的wav2vec2-large-xlsr-53进行了微调,以实现中文自动语音识别。模型能够处理16kHz采样率的语音输入,可通过HuggingSound库直接进行语音转录或使用定制推理脚本。评估结果显示,模型在Common Voice测试数据集上WER为82.37%,CER为19.03%。感谢OVHcloud提供的GPU支持,该模型适用于医药、教育等领域语音数据处理。
yt-whisper - 使用yt-dlp与OpenAI Whisper生成多语言YouTube字幕
GithubPythonWhisperffmpegyt-dlp字幕生成开源项目
该项目结合yt-dlp与OpenAI的Whisper技术,能够高效生成各种YouTube视频的字幕文件。通过简单的命令行操作,可生成VTT文件,并且默认使用small模型即可实现高质量的英文转录。对于其他语言,可选用更大型的模型来提升识别效果。项目还支持将字幕翻译成英文。运行需要Python 3.7或以上版本以及ffmpeg安装。此项目基于MIT许可证开源,详情请参考项目仓库的使用指南。
whisper-playground - 多语言实时语音转文字程序的快速搭建指南
CondaDiartGithubHugging FacePyannoteWhisper Playground开源项目
借助faster-whisper、Diart和Pyannote,构建支持99种语言的实时语音转文字应用程序。可以通过在线演示版直接体验,并依据清晰的设置指南迅速启动。该项目支持调整多种参数如模型大小、语言选择和转录方法,优化转录体验。项目依赖于Hugging Face Hub上的Pyannote模型,需先接受相应使用条款。提供详细的安装步骤和故障排查指导,方便解决常见问题。
openai-whisper-api - 多功能开源语音转文字API,支持多语言和多任务
DockerGithubNode.jsOpenAI Whisper APITypescript开源项目语音识别
OpenAI Whisper API是一种开源AI模型微服务,采用OpenAI先进的语音识别技术,支持多语言识别、语言识别和语音翻译。该服务基于Node.js、Bun.sh和Typescript构建,可在无依赖的Docker环境中运行,适用于语音和语言相关的应用。无论是转录语音消息、改进系统性能,还是探索Whisper API的功能,这都是一个强大的工具,且采用MIT许可证,开发者可以轻松使用。
whisper.cpp - 跨平台自动语音识别模型推理工具
Apple SiliconGithubOpenAI Whisperwhisper.cpp开源项目语音识别高性能
whisper.cpp是基于OpenAI Whisper的C/C++自动语音识别(ASR)模型实施,针对Apple Silicon经过优化,并支持多平台部署。该项目以极低的内存消耗和CPU/GPU推理能力,覆盖Mac OS、iOS、Android等主流平台,提供灵活的API与多样的定制模型,使开发者能够轻松地融合语音功能。
nb-whisper-small - 先进的挪威语自动语音识别开源项目
GithubHuggingfaceNB-Whisper开源项目挪威语模型模型训练自动语音识别语音识别
NB-Whisper Small是挪威国家图书馆开发的挪威语自动语音识别模型。基于OpenAI的Whisper架构,该模型使用66,000小时的语音数据训练,支持挪威语和英语的转录与翻译。通过Hugging Face Transformers库可轻松调用,提供高精度转录、时间戳和说话人分离等功能,适用于多种语音识别场景。
nb-whisper-large-beta - 挪威国家图书馆开发的多语言语音识别模型NB-Whisper
GithubHuggingfaceNB-Whisper人工智能开源项目挪威语机器学习模型语音识别
NB-Whisper是挪威国家图书馆开发的自动语音识别和语音翻译模型系列。基于OpenAI的Whisper架构,使用20,000小时标注数据训练,支持挪威语、挪威博克马尔语、挪威尼诺斯克语和英语。该模型能将口语转换为语法正确的书面语句,目前处于公开测试阶段,提供从tiny到large共5种规模可供选择。NB-Whisper在挪威语语音识别领域达到了最先进水平,但仍存在幻觉和丢失部分转录内容的问题。
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。
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