

Whisperner
簡介 :
WhisperNER是一個結合了自動語音識別(ASR)和命名實體識別(NER)的統一模型,具備零樣本能力。該模型旨在作為ASR帶NER的下游任務的強大基礎模型,並可以在特定數據集上進行微調以提高性能。WhisperNER的重要性在於其能夠同時處理語音識別和實體識別任務,提高了處理效率和準確性,尤其在多語言和跨領域的場景中具有顯著優勢。
需求人群 :
目標受眾為開發者、數據科學家和企業,他們需要處理大量的語音數據和實體識別任務。WhisperNER因其零樣本能力和高準確性,特別適合於需要快速部署語音識別和實體識別解決方案的場景,尤其是在資源有限或需要處理多種語言的情況下。
使用場景
案例一:跨國公司使用WhisperNER處理多語言會議記錄,實現自動化的語音轉文字和關鍵信息提取。
案例二:研究機構利用WhisperNER進行語音數據的預處理,為後續的機器學習模型訓練提供準確的輸入。
案例三:開發者將WhisperNER集成到移動應用中,為用戶提供即時語音識別和實體推薦功能。
產品特色
- 零樣本能力:無需訓練即可識別多種語言和實體。
- 統一模型:結合ASR和NER,提高處理效率。
- 微調能力:可以在特定數據集上進行微調,以獲得更好的性能。
- 多語言支持:適用於多種語言的語音和實體識別。
- 高準確性:基於先進的深度學習技術,提供高精度的識別結果。
- 易於集成:提供代碼示例和API,方便開發者集成到自己的項目中。
- 開源:代碼開源,社區可以共同參與模型的改進和優化。
使用教程
1. 創建虛擬環境並激活:使用conda或pip安裝所需環境和依賴。
2. 克隆代碼庫:通過git clone命令將WhisperNER的代碼克隆到本地。
3. 安裝依賴:根據項目提供的requirements.txt文件,使用pip安裝所有依賴。
4. 加載模型和處理器:使用transformers庫中的WhisperProcessor和WhisperForConditionalGeneration加載預訓練模型。
5. 音頻預處理:使用項目提供的audio_preprocess函數對音頻文件進行預處理。
6. 運行模型:將預處理後的音頻輸入到模型中,生成token ids。
7. 後處理:將生成的token ids轉換為文本,並去除prompt部分,得到最終的語音識別和實體識別結果。
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