
基于CTranslate2的Whisper语音识别优化模型
基于distil-whisper/distil-large-v3的CTranslate2转换模型,专注于提升语音识别效率。模型采用FP16格式存储权重,支持多语言转录功能,可灵活调整计算类型。项目提供完整的使用示例和转换文档,方便开发者快速集成和部署。
这是一个名为faster-distil-whisper-large-v3的语音识别项目,它是基于distil-whisper/distil-large-v3模型转换而来的CTranslate2格式版本。该项目主要用于提供更快速的语音转文字服务。
项目的使用非常简单直观。用户只需要通过Python代码几行简单的调用就能实现语音转文字:
程序会将音频文件分段处理,并为每段内容提供精确的开始和结束时间。
模型转换采用了ct2-transformers-converter工具,主要转换步骤包括:
该项目适用于需要进行语音识别的各种场景,特别是:
项目采用MIT许可证,这意味着用户可以自由地使用、修改和分发该软件,但需要包含原始的版权和许可声明。


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