Whisper large-v3-turbo
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Whisper Large V3 Turbo
簡介 :
Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一種先進的自動語音識別(ASR)和語音翻譯模型。它在超過500萬小時的標記數據上進行訓練,能夠在零樣本設置中泛化到許多數據集和領域。該模型是Whisper large-v3的微調版本,解碼層從32減少到4,以提高速度,但可能會略微降低質量。
需求人群 :
目標受眾包括AI研究人員、開發者和需要高效語音識別解決方案的企業。由於其支持多語言和快速處理能力,特別適合需要處理大量和多樣化語音數據的用戶。
總訪問量: 29.7M
佔比最多地區: US(17.94%)
本站瀏覽量 : 106.0K
使用場景
用於即時語音到文本的轉換,提高會議記錄的效率
集成到移動應用中,提供多語言的語音翻譯服務
用於轉錄和分析採訪、講座等長格式的語音內容
產品特色
支持99種語言的語音識別和翻譯
能夠在零樣本設置中泛化到多個數據集和領域
通過減少解碼層數量提高模型運行速度
支持長音頻文件的逐塊處理
兼容所有Whisper解碼策略,如溫度回落和基於前一個token的條件
自動預測源音頻的語言
支持語音轉錄和語音翻譯任務
能夠預測時間戳,提供句子級或單詞級的時間標記
使用教程
首先,安裝Transformers庫以及Datasets和Accelerate庫。
使用AutoModelForSpeechSeq2Seq和AutoProcessor從Hugging Face Hub加載模型和處理器。
通過pipeline類創建一個用於自動語音識別的管道。
加載並準備音頻數據,可以是來自Hugging Face Hub的示例數據集或本地音頻文件。
調用管道並將音頻數據作為輸入,獲取轉錄結果。
如果需要,可以通過設置generate_kwargs參數來啟用額外的解碼策略。
如果需要進行語音翻譯,可以通過設置task參數為'translate'來指定任務類型。
如果需要預測時間戳,可以設置return_timestamps參數為True。
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