

Whisper Ner V1
簡介 :
Whisper-NER是一個創新的模型,它允許同時進行語音轉錄和實體識別。該模型支持開放類型的命名實體識別(NER),能夠識別多樣化和不斷演變的實體。Whisper-NER旨在作為自動語音識別(ASR)和NER下游任務的強大基礎模型,並且可以在特定數據集上進行微調以提高性能。
需求人群 :
Whisper-NER的目標受眾是開發者和數據科學家,特別是那些需要處理語音數據並從中提取有用信息的專業人士。由於其聯合語音轉錄和實體識別的能力,它非常適合需要自動化處理大量語音數據的場景,如語音助手、語音分析、安全監控等領域。
使用場景
案例一:使用Whisper-NER對會議錄音進行轉錄,並識別會議中提及的公司和地點。
案例二:在安全監控系統中,使用Whisper-NER即時轉錄監控音頻並識別可疑活動。
案例三:在客戶服務領域,通過Whisper-NER分析客戶反饋的語音記錄,自動識別客戶提及的問題和需求。
產品特色
- 聯合音頻轉錄和命名實體識別:Whisper-NER可以在轉錄語音的同時識別實體。
- 支持開放類型的NER:能夠識別和適應不斷變化的實體類型。
- 強大的基礎模型:適用於自動語音識別和命名實體識別的下游任務。
- 微調能力:可以在特定數據集上進行微調,以提高模型性能。
- 基於NuNER數據集訓練:確保模型在英語數據上的性能。
- 支持多實體標籤:用戶可以通過逗號分隔的方式指定多個實體標籤。
- 高效的推理過程:提供了詳細的代碼示例,方便用戶進行推理。
使用教程
1. 安裝必要的庫,如torch和transformers。
2. 從Hugging Face加載預訓練的WhisperProcessor和WhisperForConditionalGeneration模型。
3. 準備音頻文件,並將其加載到模型中。
4. 設置實體標籤,如'person, company, location'。
5. 使用模型進行推理,生成token ids。
6. 將token ids後處理成文本,並去除prompt。
7. 分析轉錄結果和識別的實體,以獲取所需信息。
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