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whisper

多语种语音识别与翻译解决方案

Whisper是一个通用语音识别模型,支持多种语言处理任务,如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练,利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译,是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项,用户可根据需求选择合适的模型。

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。
openai-whisper-realtime - 低延迟实时音频转录,依赖高性能硬件和Python生态
GithubOpenAI WhisperPython依赖项实时转录开源项目音频输入
openai-whisper-realtime是一个几乎实时转录音频的实验项目,使用Python和OpenAI Whisper处理音频。该项目依赖高性能CPU或GPU,使用sounddevice、numpy和asyncio等库。当前目标包括提升转录性能、优化断词检测和动态分割。
whisper-web - 浏览器端实时语音识别技术
GithubTransformers.jsWebGPUWhisper Web开源项目浏览器应用语音识别
Whisper Web是一个基于机器学习的浏览器端语音识别项目。它利用 Transformers.js 技术,在客户端实现实时语音处理,无需服务器支持。该项目提供在线演示和本地部署选项,并正在开发 WebGPU 支持以提高性能。Whisper Web 展示了 Web 技术在语音识别领域的应用潜力,为开发者提供了一个便捷的语音识别解决方案。
whisper-standalone-win - OpenAI 的 Whisper 和 Faster-Whisper 的独立可执行文件
Faster-WhisperGithubOpenAI's Whisper可执行文件命令行开源项目语音转录
提供简易的独立执行程序,免安装Python,支持多系统。通过命令行轻松进行视频文件转录与翻译,有效整合与批量处理,满足多样的语音识别需求。资源占用低,效率优化。
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。
whisper-large-v3-french-distil-dec8 - 优化法语语音识别的内存使用和推理效率
GithubHuggingfaceWhisper-Large-V3-French-Distil-Dec8开源项目推理速度模型法语自动语音识别语音转录
Whisper-Large-V3-French-Distil通过减少解码层数和优化推理时间,实现法语语音识别的高效性。该模型支持多种库,如transformers和openai-whisper,并能与原版Whisper-Large-V3-French模型结合使用,增强推理速度和结果一致性。评估数据表明其在多语料库中将单词错误率(WER)降至较低水平。
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-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。
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。
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。
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