Whisper-Finetune

语音识别模型的高效微调与加速

Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调，支持多种数据类型的训练，并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外，项目提供了跨平台应用和服务器部署方案，为语音识别应用开发提供了全面支持。

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介绍相关项目

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。

faster-whisper-tiny.en - 轻量快速的OpenAI Whisper英语语音识别模型

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别

faster-whisper-tiny.en是OpenAI Whisper tiny.en模型的CTranslate2优化版本，专门用于英语语音识别。这个模型提供高效的音频转录功能，支持16位浮点量化，可通过faster-whisper库简单集成。它适合需要快速、精确的英语语音转文本解决方案的开发者，特别是在计算资源有限的场景中表现出色。该模型采用MIT许可证，支持音频处理和自动语音识别任务。

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。

faster-whisper-small - 多语言语音识别的高效CTranslate2模型转换

CTranslate2GithubHuggingfaceOpenAIWhisper small开源项目模型模型转换音频识别

faster-whisper-small项目将openai的whisper-small模型转换为CTranslate2格式，支持多语言自动语音识别，采纳FP16精度以优化性能。此模型可用于CTranslate2基础项目，如faster-whisper，为开发者提供高效的语音转录方案。

faster-whisper-large-v3 - 多语言语音识别模型CTranslate2版Whisper large-v3

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别

项目提供了OpenAI Whisper large-v3模型的CTranslate2转换版本，为faster-whisper定制优化。支持100多种语言的自动语音识别，具备高效性能和可调节的量化选项。易于整合到Python项目中，能够实现迅速准确的音频转写。这一模型适合多语言场景，是处理语音识别任务的有力工具。

faster-whisper-large-v3-turbo-ct2 - 基于Whisper large-v3的多语言语音识别模型

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper多语言支持开源项目模型语音识别

这是一个基于OpenAI Whisper large-v3模型优化的CTranslate2版本，专注于高效的语音识别。该模型支持100多种语言的转录，兼具准确性和速度。通过faster-whisper库，可以便捷地进行音频转录。模型采用FP16格式存储，计算类型可灵活调整。这为语音识别应用的开发提供了一个强大的工具。

faster-whisper-base - 多语言自动语音识别与转录效率提升的开源工具

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换自动语音识别

faster-whisper-base是将OpenAI的Whisper-base模型转换为CTranslate2格式的项目，支持多语言自动语音识别。模型保留FP16精度，用户可以通过CTranslate2的compute_type选项进行模型类型调整，适合需要高效语音转录的应用。

WhisperLive - 基于OpenAI Whisper模型开发的实时音频转写应用

GithubOpenAI WhisperTensorRTWhisperLive多语言模型实时语音识别开源项目

WhisperLive是基于OpenAI Whisper模型开发的实时音频转写应用，能高效地将直播或预录音频转换成文本。支持多语言和自定义设置，适用于个人、教育及商业场景。项目还提供Docker部署，简化安装和服务部署过程。

awesome-whisper - 开源AI语音识别技术

AIGithubOpenAIWhisper开源项目语音识别音频转录

Whisper是OpenAI开发的开源AI语音识别系统，支持多种语言和平台，具备高精度和实时处理能力，并适用于开发者和企业进行高效集成。

faster-whisper-large-v2 - 基于Whisper large-v2的高效多语言语音转文本模型

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别

该项目是OpenAI Whisper large-v2模型的CTranslate2转换版本，旨在提供高效的自动语音识别功能。支持超过100种语言，通过faster-whisper库实现简便调用。模型采用FP16格式存储，支持运行时计算类型调整，以优化性能。这一工具能够快速准确地完成语音到文本的转换，适用于多种应用场景，为开发者提供了强大的语音识别解决方案。

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