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

WhisperSpeech - 多语言支持的开源文本转语音系统，功能强大并易于定制

GithubWhisperSpeech多语言支持开源模型开源项目文本转语音语音克隆

WhisperSpeech是基于开源Whisper框架开发的文本至语音系统，提供了商业级安全的语音合成解决方案。当前支持英语LibreLight数据集，并计划拓展到多语言支持。用户可通过在线Colab平台体验其高效的语音合成和声音克隆功能。

whisper-asr-webservice - 基于Whisper的开源语音识别Web服务

DockerGPU支持GithubWhisper ASR开源项目语音识别

whisper-asr-webservice是一个开源的语音识别Web服务，基于OpenAI Whisper模型。它支持OpenAI Whisper和Faster Whisper引擎，提供多语言语音识别、翻译和语言识别功能。项目提供Docker镜像，支持CPU和GPU部署。这个服务具有高性能和易用性，适合各种语音识别应用场景。

whisper-tiny - Whisper-Tiny转Ratchet格式的跨平台语音识别模型

GithubHuggingfaceRatchetWhisperopenai开源项目模型转换

Whisper-Tiny通过转换为Ratchet格式，在多平台上提供了一种高效的语音识别解决方案。此项目采用GGML转换技术，增强了模型在不同环境中的适应性和处理效率，对开发者与用户来说更具实用价值。项目遵循Apache-2.0开源许可，适合开发者广泛应用和改进。

insanely-fast-whisper - 高效率开源语音转录命令行工具

AI模型CLI工具GithubWhisper开源项目性能优化语音转录

Insanely Fast Whisper是一款开源的高性能语音转录命令行工具，基于Transformers、Optimum和Flash Attention技术。该工具支持OpenAI的Whisper Large v3模型，能够在98秒内处理150分钟的音频。通过Flash Attention 2和批处理等优化，大幅提升了转录效率。适用于NVIDIA GPU和Mac设备，用户可通过简单的命令实现快速准确的音频转录。

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-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。

LiveWhisper - 基于Whisper模型的实时语音转录和语音助手

GithubLiveWhisperWhisper开源项目录音转录语音命令助手语音激活

LiveWhisper项目利用OpenAI的Whisper模型，通过sounddevice库采集声音，实现句子到句子的实时语音转录。该项目可以在一定条件下替代SpeechRecognition工具。它还包括一个语音命令助手，类似于Siri和Alexa，能够执行多种语音命令，如查询天气、时间、讲笑话及执行Wikipedia搜索等。适用于技术爱好者和开发人员，帮助实现高效的语音交互系统。

faster-whisper-base.en - 基于CTranslate2的Whisper英语语音识别模型

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别

faster-whisper-base.en是OpenAI Whisper base.en模型的CTranslate2格式转换版本，专为英语语音识别优化。该模型利用CTranslate2框架提高处理速度，支持FP16量化以适应不同计算环境。开发者可通过faster-whisper等项目简单实现音频转录，为语音识别应用提供高效解决方案。模型采用MIT许可证，便于在各类项目中应用。该模型特别适用于需要实时处理或资源受限的环境，如移动设备或边缘计算设备上的语音识别应用。相比原始Whisper模型，faster-whisper-base.en在保持识别准确度的同时，显著提高了处理速度和资源利用效率。

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。

insanely-fast-whisper-api - 音频转文字的高速开源API，支持GPU云部署与并发处理

DockerGithubJigsawStackWhisper API开源开源项目转换音频

这是一款基于OpenAI Whisper Large v3的API，能够高速将音频转录为文字。此开源项目支持在任意支持GPU的云提供商上部署，内置说话人分离功能，提供易用的Fast API层、异步后台任务和Webhooks，优化了并发处理。支持任务管理、取消与状态查询，拥有安全的管理员认证访问。通过Docker可以轻松部署到包括Fly.io在内的多种VM环境，实现高效的生产用途。

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