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whisper-large-v3-ru-podlodka

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基于Whisper Large V3的俄语优化语音识别模型

该模型是基于Whisper Large V3架构，专为俄语语音识别优化。在Podlodka.io数据集上，含标点和大写的字错误率(WER)为20.91%，不含标点的WER为10.987%。在Russian Librispeech数据集上，不含标点的WER达到9.795%。模型经过taiga_speech_v2、podlodka_speech和rulibrispeech等多个俄语数据集训练，适用于各种俄语语音识别场景。

语音识别Github开源项目语音数据集俄语Whisper Large V3Huggingface神经网络模型
Hugging Face

项目概述

这是一个名为"Whisper Large V3 Russian Podlodka"的语音识别项目，由Ivan Bondarenko开发。该项目主要针对俄语语音识别进行了优化，是基于Whisper Large V3模型的改进版本。

主要特点

  • 该项目专门用于俄语自动语音识别(ASR)
  • 支持带标点符号和大小写的文本转录
  • 具有较强的抗噪声能力
  • 提供了完整的评估指标和测试用例

训练数据集

该模型使用了三个主要的训练数据集：

  • Taiga Speech V2
  • Podlodka Speech
  • Russian Librispeech

这些数据集的组合使模型能够更好地理解和处理各种俄语语音场景。

性能表现

模型在不同测试场景下展现出了优秀的性能：

  • 在Podlodka.io数据集上：

    • 包含标点和大写字母时的词错误率(WER)为20.91%
    • 不包含标点符号时的词错误率降至10.987%

  • 在Russian Librispeech数据集上：

    • 不含标点符号时的词错误率达到9.795%

应用场景

该模型适用于多种场景：

  • 音频内容自动转录
  • 会议记录
  • 演讲内容记录
  • 多媒体内容字幕生成

技术特性

  • 采用Apache 2.0开源协议
  • 支持音频流处理
  • 提供完整的语音识别流水线
  • 包含评估指标和测试样例

使用价值

这个项目对于需要处理俄语语音识别的开发者和研究人员具有重要价值，其良好的识别准确率和抗噪声能力使其成为俄语语音识别领域的重要工具。特别是在不需要标点符号的场景下，模型表现出极高的准确性。

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