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我想的是基于之前视觉模型的部署路线去做语音识别模型部署:torch->onnx->TRT engine,先入为主地过滤掉了了很多其他框架和基本不再更新维护的项目,而且优先选择了汉语语音识别的项目。经过一段时间的调研,我最终选择了开源项目WeNet作为语音识别的技术方案,主要有以下几个原因: (1)WeNet是校企联合开发的项目,开发者都...
将训练好的pytorch/tensorflow等模型部署在移动端等设备,常用的方法是pytorch/tensorflow-->>ONNX-->>NCNN/MNN的方案。 本文将语音识别模型部署在移动端,也是这样的做的。目前可以在wenet项目(wenet)的基础上,成功的将pytorch模型转成onnx,再到MNN,并且基于C++进行调用,服务器上验证,单线程跑的RTF约0.3,Redmi K3...
一、模型部署部署PaddleSpeech的语音识别模型主要包括以下几个步骤: 准备环境:确保你的服务器或云平台具备足够的计算资源和存储空间,安装好Python和PaddleSpeech所需的依赖库。 导出模型:使用PaddleSpeech提供的工具将训练好的模型导出为可部署的格式,例如静态图模式。 配置服务:根据你的需求,可以选择不同的服务模式,如Te...
Whisper是一款由OpenAI训练的语音识别模型,支持包括中文在内的多种语言,能够执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。它基于Transformer Encoder-Decoder结构,利用680,000小时的音频数据进行训练,能够处理英文、其他语言转英文、非英文等多种语言场景。Whisper的参数量从39M到1550M不等,用户可以根据实际需求选择合适的模型...
在人工智能领域,语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)技术已经成为智能家居、智能客服、虚拟助手等多个场景的关键技术。为了更深入地了解本地部署的语音识别模型的性能,本文将对Whisper和FunAsr两款模型进行深度评测。 一、评测背景 随着人工智能技术的不断发展,语音识别技术已经取得了长足的进步。然而,在实际应用...
Whisper模型是一个由OpenAI团队开发的通用语音识别模型。它的训练基于大量不同的音频数据集,是一个多任务模型,可以执行语音识别、语言翻译、语言识别。下面是模型的整体架构: 使用方法如下: 通过修改TPU-MLIR编译器代码,可以对Whisper模型性能进行深度优化,使得模型在SOPHON BM1684X处理器上运行时间减少到原来的一半,本篇...
PotPlayer语音翻译再进化!(whisper语音识别+Ollama本地部署大模型翻译)共计2条视频,包括:P1-PotPlayer语音翻译再进化!(whisper语音识别+Ollama本地部署大模型翻译)、P2-问题解答等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
在这其中,声学模型主要用来构建输入语音和输出声学单元之间的概率映射关系;语言模型用来描述不同字词之间的概率搭配关系,使得识别出的句子更像自然文本;解码器负责结合声学单元概率数值和语言模型在不同搭配上的打分进行筛选,最终得到最可能的识别结果。 随着近几年深度学习的火热,语音识别领域也纷纷投入深度学习的大潮之...
于是试用了两个大模型。Whisper 是目前最好的多语言语音识别技术(ASR),之前的文章已经介绍过它的原理和部署方法;FunAsr 是阿里巴巴智能计算研究院语音实验室在 ModelScope 上开源的深度学习语音识别模型,在海量数据上对中文进行了优化,可谓国产之光。本次评测的 ASR 均能在本地部署,之前测试使用效果都不错。