Whisper large-v3-turbo
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Whisper large-v3-turbo

高效自动语音识别模型

Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练,能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本,解码层从32减少到4,以提高速度,但可能会略微降低质量。

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    • Whisper large-v3-turbo简介概述

      Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练,能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本,解码层从32减少到4,以提高速度,但可能会略微降低质量。

      需求人群:

      "目标受众包括AI研究人员、开发者和需要高效语音识别解决方案的企业。由于其支持多语言和快速处理能力,特别适合需要处理大量和多样化语音数据的用户。"

      使用场景示例:

      用于实时语音到文本的转换,提高会议记录的效率

      集成到移动应用中,提供多语言的语音翻译服务

      用于转录和分析采访、讲座等长格式的语音内容

      产品特色:

      支持99种语言的语音识别和翻译

      能够在零样本设置中泛化到多个数据集和领域

      通过减少解码层数量提高模型运行速度

      支持长音频文件的逐块处理

      兼容所有Whisper解码策略,如温度回落和基于前一个token的条件

      自动预测源音频的语言

      支持语音转录和语音翻译任务

      能够预测时间戳,提供句子级或单词级的时间标记

      使用教程:

      首先,安装Transformers库以及Datasets和Accelerate库。

      使用AutoModelForSpeechSeq2Seq和AutoProcessor从Hugging Face Hub加载模型和处理器。

      通过pipeline类创建一个用于自动语音识别的管道。

      加载并准备音频数据,可以是来自Hugging Face Hub的示例数据集或本地音频文件。

      调用管道并将音频数据作为输入,获取转录结果。

      如果需要,可以通过设置generate_kwargs参数来启用额外的解码策略。

      如果需要进行语音翻译,可以通过设置task参数为translate来指定任务类型。

      如果需要预测时间戳,可以设置return_timestamps参数为True。

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