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parakeet-ctc-1.1b

高效自动语音识别模型,快速完成语音转录

parakeet-ctc-1.1b是由NVIDIA NeMo和Suno.ai团队开发的ASR模型,采用FastConformer架构,参数量约11亿。该模型适用于16kHz单声道音频,可以转录语音为小写英文。经过多数据集测试,字错率表现优异,如LibriSpeech clean数据集WER为1.83。利用NVIDIA NeMo工具包,该模型可用于推理或微调,适合多领域音频转录。

faster-whisper-small - 优化的Whisper小型模型实现快速多语言语音转文本
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-small是OpenAI Whisper小型模型的优化版本,适用于CTranslate2框架。这个模型支持90多种语言的自动语音识别,采用float16量化以提高效率。开发者可通过faster-whisper库轻松集成该模型,适用于多种语音转文本场景。模型具有快速处理能力和广泛的语言覆盖范围,为自动语音识别任务提供了实用的解决方案。
parler-tts-mini-v1 - 通过文本提示控制的轻量级语音合成模型
GithubHuggingfaceParler-TTS人工智能开源项目文本转语音模型自然语言处理语音合成
Parler-TTS Mini v1是一个经过45K小时音频数据训练的轻量级文本转语音模型。该模型能生成高质量、自然的语音,并通过简单的文本提示控制语音特征,包括性别、背景噪音、语速、音高和混响等。它支持随机语音和特定说话人语音生成,是开源Parler-TTS项目的组成部分,为社区提供TTS训练资源和数据集预处理工具。
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。
parler-tts-large-v1 - 开源大规模语音合成模型支持自然语言控制和多人声定制
GithubHuggingfaceParler TTS人工智能开源项目模型自然语言处理语音合成音频生成
Parler-TTS Large v1是一个基于22亿参数、45K小时音频数据训练的文本转语音模型。通过文本提示可控制语音的性别、噪音、语速等特征,内置34个预设发音人。项目开源了完整训练资源和数据处理代码,采用Apache 2.0许可证发布。
parrot_adequacy_model - Parrot框架加速NLU模型训练的语料增强工具
GithubHuggingfaceParrot开源项目数据增强模型自然语言理解释义
parrot_adequacy_model是Parrot项目的辅助模型,作为一个基于复述的话语增强框架,专门用于加速自然语言理解(NLU)模型的训练。这个框架不局限于简单的复述功能,而是提供了一个完整的复述系统,为NLU模型训练生成更加丰富多样的语料数据。通过使用此框架,可以有效提升模型的语言理解能力和整体性能。开发者可以在GitHub页面或通过prithivida/parrot_paraphraser_on_T5模型卡片获取更多技术细节和使用指南。
wav2vec2-btb-cv-ft-btb-cy - 基于微调的语音识别模型,提升准确度与适用性
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目损失率模型模型优化自动语音识别训练参数
此AI模型基于DewiBrynJones的wav2vec2-xlsr-53-ft-btb-cv-cy微调而成,专注提升自动语音识别精确度。评估词错误率为0.3402,表现出明显改善。使用Adam优化器,学习率为0.0003,训练批次为4。适用于高精度需求的语音识别场景,但因缺乏训练数据和用途的细节说明,适用性需谨慎评估。
faster-whisper-small.en - 基于CTranslate2的Whisper小型英语音频转写模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换自动语音识别
本项目是openai/whisper-small.en模型的CTranslate2格式转换版本,专门用于英语音频转写。它可在CTranslate2或相关项目(如faster-whisper)中使用,通过简单的Python代码实现音频到文本的转换。模型权重采用FP16格式,支持加载时调整计算类型。这一转换模型旨在提供高效、准确的音频转写功能,适用于各种需要快速处理英语音频内容的应用场景。
faster-distil-whisper-medium.en - 基于CTranslate2的Whisper medium.en模型语音识别工具
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别
该项目将distil-whisper/distil-medium.en模型转换为CTranslate2格式,用于英语语音识别。通过faster-whisper库,实现了高效的音频转录功能。项目提供简洁的Python接口,支持FP16模型权重,并允许灵活选择计算类型。这种优化使得该工具适用于各种需要快速、准确英语语音识别的应用场景。
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。
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。
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