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

nb-whisper-small - 先进的挪威语自动语音识别开源项目

GithubHuggingfaceNB-Whisper开源项目挪威语模型模型训练自动语音识别语音识别

NB-Whisper Small是挪威国家图书馆开发的挪威语自动语音识别模型。基于OpenAI的Whisper架构,该模型使用66,000小时的语音数据训练,支持挪威语和英语的转录与翻译。通过Hugging Face Transformers库可轻松调用,提供高精度转录、时间戳和说话人分离等功能,适用于多种语音识别场景。

kotoba-whisper-v2.1 - 日语语音识别模型优化版：提升精度和功能

GithubHugging FaceHuggingfaceKotoba-Whisper开源项目日语模型自然语言处理语音识别

Kotoba-Whisper-v2.1是一款基于Whisper的日语语音识别模型。该模型通过集成额外的后处理功能，如添加标点符号，提高了识别准确度。在多个日语语音数据集上，其表现超越了原版Whisper模型。模型支持使用Transformers库进行推理，并可选用Flash Attention 2等技术优化性能。

PhoWhisper-large - 越南语自动语音识别模型PhoWhisper

GithubHuggingfacePhoWhisperWhisper开源项目机器学习模型语音识别越南语

PhoWhisper是一个基于多语言Whisper模型开发的越南语语音识别系统，提供五个不同版本。该模型通过844小时的多方言越南语数据集训练，适用于越南语音转文字、字幕生成等应用场景。在越南语ASR基准测试中表现优异，项目论文已被ICLR 2024收录。

whishper - 开源本地音频转录和字幕编辑工具

GPU支持GithubWhishper字幕编辑开源项目本地化音频转录

Whishper是一款开源的本地音频转录和字幕编辑工具，提供全面的网页界面。支持从多种媒体转录为文本，下载多种格式的转录文件，并翻译转录内容。强大的字幕编辑器具备多项编辑功能，所有操作均可在本地进行，无需网络连接。支持NVIDIA GPU加速和CPU运行，安装便捷。

speech-to-text - 实时音频转录系统，兼容多种格式，具备高级配置

GithubNVIDIA GeForce RTX 3060PythonSilero VADfaster-whisper实时转录开源项目

该开源项目使用Silero VAD技术检测静音部分，并结合Faster-Whisper将音频数据转录为文本。支持多种音频格式（如wav、mp3、ogg）和高级设置，如重复惩罚和无重复ngram大小。其HTML界面允许进行详细配置，并能同步显示转录结果，支持CUDA环境运行，兼容最新的Faster-Whisper版本（1.0.3），提升转录速度和准确性。

pyannote-whisper - 整合Whisper和pyannote.audio的语音识别与说话人分割工具

Githubpyannote-whisper开源项目数字化转型语音识别说话人分类采购流程

pyannote-whisper整合了Whisper的自动语音识别和pyannote.audio的说话人分割功能。该工具提供命令行和Python接口，支持多种音频格式的转录和分析。它能生成带时间戳和说话人标识的文本，适用于会议记录和多人访谈分析。pyannote-whisper还可与ChatGPT集成，实现会议总结和观点提取，为语音内容分析提供完整解决方案。

tensorflow-speech-recognition - 开源TensorFlow中的语音识别示例

DeepSpeechGithubTensorflowWhisper开源项目深度学习语音识别

使用谷歌的TensorFlow框架进行语音识别，最初目标是为Linux系统创建独立的语音识别模型。尽管该项目现主要用于教学，开发者展示了使用开源数据和强大模型实现高效语音识别的潜力。推荐查看更新项目如Whisper和Mozilla的DeepSpeech，这两个项目在错误率方面的表现出色。该项目包含示例代码、依赖安装指导及功能扩展，如GPU上的WarpCTC和P2P学习模块。

StarWhisper - 语言、时序与多模态框架

GithubStarWhisper人工智能司天工程大模型天文学开源项目

StarWhisper项目由国家天文台人工智能工作组支持，涵盖语言模型、时序模型和多模态模型。通过改进训练方法，该项目提升了天文物理、代码与Agent能力，并发布了基于大模型的光变曲线数据处理方法。项目还实现了多模态多任务框架与望远镜控制系统的对接，探索了多模态在天文学领域的应用可能。

llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架

DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目

这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。

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。

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