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PhoWhisper-large

越南语自动语音识别模型PhoWhisper

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。

Whisper-Finetune - 微调与加速Whisper模型
GithubOpenAIWhisper加速推理开源项目微调语音识别
本项目使用Lora技术微调了OpenAI的Whisper语音识别模型,并支持CTranslate2和GGML加速。模型能够进行无时间戳、有时间戳及无语音数据训练,并支持中文和98种其他语言的语音转文本及翻译。开源了多个适用于不同需求的模型,支持Windows、Android和服务器部署。提供详细的安装教程和使用说明,以及AIShell和WenetSpeech数据的评估和推理速度测试表,方便用户快速上手。
faster-distil-whisper-large-v3 - 基于CTranslate2的Whisper语音识别优化模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别
基于distil-whisper/distil-large-v3的CTranslate2转换模型,专注于提升语音识别效率。模型采用FP16格式存储权重,支持多语言转录功能,可灵活调整计算类型。项目提供完整的使用示例和转换文档,方便开发者快速集成和部署。
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。
distil-large-v2 - 高效精简的Whisper语音识别模型
Distil-WhisperGithubHuggingfaceTransformers开源项目模型模型压缩自动语音识别语音识别
distil-large-v2是Whisper语音识别模型的蒸馏版本,推理速度提高6倍,模型体积减少49%,性能接近原始模型。采用编码器-解码器架构,通过精简解码器层数实现加速。支持英语短音频和长音频转录,可作为Whisper辅助模型进行推测解码。基于多个开源数据集训练,适用广泛语音识别场景。
tiny-random-whisper - 轻量级随机耳语模型为语音识别提供高效解决方案
Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源许可开源项目模型知识产权软件协议
tiny-random-whisper是一个轻量级随机耳语模型,用于语音识别。该项目采用随机化技术,在保持小型模型体积的同时实现良好的识别性能。适用于资源受限设备和快速部署场景,为开发者提供灵活的语音识别工具。
whisper-hindi-medium - 客户端优化印地语ASR模型
GithubHuggingfaceWhisper Hindi Mediumwhisper-finetune开源项目模型自动语音识别训练数据语料库
该项目优化了Whisper模型,以提高印地语的语音识别准确性。经过多种公开ASR数据集的训练与评估,实现了最低WER为6.82的性能优化。相关代码库在GitHub上提供,支持模型重用和快速推理。
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。
phobert-base-vi-sentiment-analysis - 越南语情感分析工具,实现文本情绪精确判定
GithubHuggingfacePhoBert开源项目情感分析情绪分类模型模型训练越南语
模型专注越南语文本情绪识别,提供准确的情感分类。其开放源码和多元应用场合使研究者和开发者受益。
faster-whisper-tiny - CTranslate2格式Whisper小型模型实现多语言语音识别
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型自然语言处理语音识别
该项目将OpenAI Whisper小型模型转换为CTranslate2格式,支持100多种语言的语音识别。适用于CTranslate2及其衍生项目如faster-whisper,能高效进行自动语音识别。开发者可通过简单的Python代码实现音频转录,得到包含时间戳的文本段落。模型采用FP16格式存储,可在加载时灵活调整计算类型,为语音识别应用提供了高效且可定制的解决方案。
faster-whisper-medium - CTranslate2优化的Whisper medium模型支持多语言音频处理
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目机器翻译模型模型转换语音识别
这是OpenAI Whisper medium模型的CTranslate2优化版本,支持100多种语言的音频转录和识别。模型采用float16量化,通过faster-whisper库易于集成。它具有高效的推理速度和较小的内存占用,适合快速、准确处理多语言音频的应用场景。用户可根据需求调整计算类型,平衡性能和资源消耗。该模型为开发者提供了灵活、高效的多语言音频处理解决方案。
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