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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-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。
faster-whisper-tiny - CTranslate2格式Whisper小型模型实现多语言语音识别
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型自然语言处理语音识别
该项目将OpenAI Whisper小型模型转换为CTranslate2格式,支持100多种语言的语音识别。适用于CTranslate2及其衍生项目如faster-whisper,能高效进行自动语音识别。开发者可通过简单的Python代码实现音频转录,得到包含时间戳的文本段落。模型采用FP16格式存储,可在加载时灵活调整计算类型,为语音识别应用提供了高效且可定制的解决方案。
faster-whisper-medium.en - 优化版Whisper语音识别模型集成CTranslate2框架
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别
faster-whisper-medium.en是OpenAI Whisper-medium.en模型的CTranslate2移植版本,专注于英语音频转文本处理。通过CTranslate2框架优化,支持FP16计算类型,提供Python接口实现音频转录功能,输出包含时间戳的文本片段。项目采用MIT许可证开源,主要面向需要语音识别功能的开发场景。
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。
faster-whisper - 基于CTranslate2对OpenAI的Whisper模型的重新实现
CTranslate2GithubOpenAI Whisper模型faster-whisper开源项目性能比较热门音频转录
faster-whisper是对OpenAI的Whisper模型的重新实现,基于CTranslate2,这是一个针对Transformer模型的高速推理引擎。该实现在保持相同准确率的前提下,速度比openai/whisper快4倍,内存使用也更少。另外,通过在CPU和GPU上使用8位量化,可以进一步提高效率。该项目适用于需要快速、高效语音转写的场景,特别是处理大量语音数据时的实时应用。
faster-distil-whisper-large-v2 - 通过CTranslate2实现的高效音频转录转换方案
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自动语音识别量化
此项目将distil-whisper/distil-large-v2模型转换为CTranslate2格式,适用于CTranslate2项目如faster-whisper,并支持FP16计算,增强了自动语音识别的性能和效率。
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。
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。
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。
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。
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