涉及语音识别技术领域，语音识别模型微调方法包括：将第一训练音频数据输入到预设的语音识别模型，通过语音识别模型预测输出第一训练音频数据对应的各字词单元的词表分布信息和第一识别文本；根据各字词单元的词表分布信息与预设的记忆集合中对应字词单元的词表分布信息之间的分布相似度，确定所述语音识别模型的记忆损失参数...
然后,我们只需要将所有这些与我们的数据集一起传递给IPUSeq2SeqTrainer类: 为了衡量WER的改进,在微调之前运行一个评估步骤。 剩下的就是对模型进行微调。微调过程的时间应该在6到18分钟之间,具体取决于使用了多少个副本,并且可以达到约10%的最终WER。 在非Paperspace环境中的IPU上进行微调 要在Paperspace Gradient No...
本文提供了一个使用 Hugging Face Transformers 在任意多语种语音识别 (ASR) 数据集上微调 Whisper 的分步指南。同时,我们还深入解释了 Whisper 模型、Common Voice 数据集以及微调等理论知识,并提供了数据准备和微调的相关代码。如果你想要一个全部是代码,仅有少量解释的 Notebook,可以参阅这个 Google Colab。 目录 ...
需要注意的是,对于不同的应用场景和需求,可能需要进一步调整和优化微调后的模型。总之,使用 Transformers 为多语种语音识别任务微调 Whisper 模型是一个复杂但有价值的任务。通过适当的准备和实施,我们可以提高模型的性能并满足多语种语音识别的需求。同时,我们也需要注意数据的多样性和质量,以及模型的稳定性和可扩展性。
本文详细描述了使用Whisper模型进行微调、加载数据集、环境准备、模型微调、合并及验证的完整流程。以下是各步骤的简要总结:### 1. 准备环境- **创建并激活Conda环境**:使用`conda create`命令创建一个名为`whisper`的新环境,并激活该环境。- **安装PyTorch及相关库**:通过`conda install`命令安装PyTorch、TorchVis...
本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调,支持无时间戳数据训练,有时间戳数据训练、无语音数据训练。目前开源了好几个模型,具体可以在openai查看,下面列出了常用的几个模型。另外项目最后还支持CTranslate2加速推理和GGML加速推理,提示一下,加速推理支持直接使用Whisper原模型转换,并不一定需要微调。支持...
可以将自定义语音识别模型从 Speech Studio 引入Azure AI Foundry 门户。在 Azure AI Foundry 中,可以通过连接到现有语音资源来继续之前的操作。 有关连接到现有语音资源的详细信息,请参阅连接到现有语音资源。在Azure AI Foundry 门户中,请使用你自己的数据对 Azure AI 语音基础模型进行微调,以创建自定义语音识别模...
在使用 Transformers 对多语种语音识别任务进行微调之前,我们需要先了解 Transformers 框架和 Whisper 模型的基本原理。Transformers 是一种基于自注意力机制的深度学习模型,而 Whisper 是一系列用于自动语音识别 (ASR) 的预训练模型。在模型训练方面,我们需要准备大量的标注音频数据,以便对模型进行有效的训练。在数据准备阶...
4. 网页应用微调、使用、训练 在左侧找到文件 qx.streamlit.py ,双击文件 如果是要测试语音模型,在页面找到语音输入对话框直接输入合成即可。 如果需要微调自定义语音,请遵照以下流程:进入网页后,参照网页应用引导,上传文件 -> 标注数据 -> 微调模型 -> 合成文本 4.1 如何上传数据 4.2 检查并标注数据 4.3 微调模...
用仅1分钟的训练数据来优化模型,让声音更相似和更逼真。 跨语言支持 目前支持在训练数据的不同语言上进行推理,包括英语、日语和中文。 WebUI 工具界面 提供了一体化的工具用于语音和伴奏分离、自动分割训练数据、中文自动语音识别(ASR)以及文本注释,支持创建训练数据集和构建_GPT/SoVITS_模型。 之前的研究 GPT...