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faster-distil-whisper-large-v2

faster-distil-whisper-large-v2

通过CTranslate2实现的高效音频转录转换方案

此项目将distil-whisper/distil-large-v2模型转换为CTranslate2格式，适用于CTranslate2项目如faster-whisper，并支持FP16计算，增强了自动语音识别的性能和效率。

CTranslate2量化自动语音识别模型GithubWhisper开源项目模型转换Huggingface
GitHubHugging Face

项目介绍：faster-distil-whisper-large-v2

faster-distil-whisper-large-v2项目是一个基于音频自动语音识别的项目。这个项目通过转换distil-whisper/distil-large-v2模型，使用了CTranslate2库的模型格式。CTranslate2是一种高效的神经网络推理引擎，适用于各种语言任务，包括自动语音识别。

项目背景

该项目将原始的distil-whisper模型转换为CTranslate2格式，这使得模型能够在CTranslate2平台或基于CTranslate2构建的其他项目中使用，例如faster-whisper。

项目功能

通过这个项目，用户可以对音频文件进行语音转录。下面的示例展示了如何使用faster-distil-whisper-large-v2模型对音频文件进行转录：

from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("distil-large-v2")

segments, info = model.transcribe("audio.mp3")
for segment in segments:
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))

在这个例子中，WhisperModel被用来加载模型，并通过transcribe函数对名为"audio.mp3"的音频文件进行转录。最终，转录结果将按照时间段显示每个文本片段。

模型转换细节

原始的distil-whisper模型是使用以下命令转换的：

ct2-transformers-converter --model distil-whisper/distil-large-v2 --output_dir faster-distil-whisper-large-v2 \
    --copy_files tokenizer.json preprocessor_config.json --quantization float16

在转换过程中，模型的权重被保存为FP16格式。这种浮点格式能够在保持精度的同时减少存储需求。用户还可以在加载模型时使用CTranslate2的compute_type选项更改权重的计算类型。

更多信息

如果大家需要更多关于原始模型的信息，可以访问其模型卡片。模型卡片提供了关于模型的详细背景、使用指南及性能表现的资讯。

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