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whisper-large-v3-turbo

精简版Whisper语音识别系统的突破性进展

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.rn - React Native环境中的Whisper自动语音识别模型的高性能实现
GithubReact Nativewhisper.cppwhisper.rn开源项目自动语音识别音频转录
whisper.rn是React Native环境中OpenAI的Whisper自动语音识别模型的高性能实现,支持iOS和Android平台,具备实时转录功能,并集成Core ML和NDK优化。项目提供详细的安装与使用指南及实用技巧,适合在移动应用中集成语音识别功能。
wav2vec2-large-lv60 - 深度学习实现高性能语音识别 仅需少量标记数据
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习语音识别语音预训练音频处理
Wav2Vec2是Facebook开发的语音预训练模型,通过无监督学习从原始音频中提取语音特征。该模型在大规模未标注数据上预训练后,能够以极少量的标注数据实现高性能语音识别。在LibriSpeech测试集上,全量标注数据训练可达1.8/3.3词错率;仅用1小时标注数据即超过先前100小时数据的最佳结果;10分钟标注数据也能实现4.8/8.2词错率。Wav2Vec2为低资源环境下的高质量语音识别提供了新的可能性。
whispercpp - Python绑定实现高效语音识别
GithubPybind11Python绑定whisper.cppwhispercpp开源项目语音转文字
whispercpp是一个基于Pybind11的whisper.cpp Python绑定库,为开发者提供高效的语音识别功能。该库支持快速加载预训练模型、转录音频文件,并具有实验性的流式转录功能。whispercpp提供简洁的API接口,方便快速集成whisper.cpp的功能。它还遵循XDG Base Directory规范,确保合理的文件管理。这个项目为Python开发者提供了便捷的方式来使用whisper.cpp的强大语音识别能力。
hubert-xlarge-ls960-ft - 采用大规模LibriSpeech数据集微调的HuBERT模型,展示前沿语音识别性能
GithubHubertHuggingface开源项目模型聚类自动语音识别自监督学习语音表示学习
HuBERT模型通过LibriSpeech数据集上的960小时微调,提供准确的自动语音识别功能。解决大声单元处理、无词汇表和声单元长度可变等挑战,并在多项基准测试中与wav2vec 2.0性能相当或更优。通过自监督学习和离线聚类,得益于1B参数模型,显著降低了错误率,成为语音识别的关键突破方法。
whisper - 跨平台音频转文本开源项目
FFMPEGGithubWhisperWhisper.cppopen source开源项目音频转文字
Whisper是OpenAI开发的开源项目,使用whisper.cpp和FFMPEG将音频转换为WAV格式并提取文本。项目支持客户端和服务器端运行,无需互联网。目前代码和文档正在优化,接受捐赠以支持持续更新。适用于Android、Linux、Windows、iOS和macOS系统,安装和使用便捷,提供详尽文档和丰富资源。
Whisper-transcription_and_diarization-speaker-identification- - 使用OpenAI Whisper进行音频转录和说话人识别的完整教程
GithubOpenAIWhisperdiarization人工智能开源项目音频转录
本教程详细介绍如何使用OpenAI Whisper进行音频转录和说话人识别,并结合pyannote-audio进行对话分析。学习如何准备音频、区分说话人,并将结果与转录文本匹配,实现智能音频分析。
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。
tensorflow-speech-recognition - 开源TensorFlow中的语音识别示例
DeepSpeechGithubTensorflowWhisper开源项目深度学习语音识别
使用谷歌的TensorFlow框架进行语音识别,最初目标是为Linux系统创建独立的语音识别模型。尽管该项目现主要用于教学,开发者展示了使用开源数据和强大模型实现高效语音识别的潜力。推荐查看更新项目如Whisper和Mozilla的DeepSpeech,这两个项目在错误率方面的表现出色。该项目包含示例代码、依赖安装指导及功能扩展,如GPU上的WarpCTC和P2P学习模块。
openai-whisper - Next.js实现的自动语音识别,支持实时转录和录音回放
GithubNext.jsopenai-whisper实时转录开源项目自动化转录语音识别
本项目是基于OpenAI Whisper的自动语音识别系统webapp,使用Next.js框架开发。它能自动录音并上传至服务器进行转录和翻译,然后将结果返回前端。支持录音回放以验证输出效果,同时可通过设置消除背景噪音和调整录音暂停时间。项目仍在开发中,提供多种配置选项,适合需要快速实现语音转录功能的开发者。
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