Faster-Whisper可广泛应用于实时语音识别、语音翻译、语音助手等领域。例如,在实时语音识别场景中,Faster-Whisper能够快速将用户语音转换为文本,实现高效的人机交互。 结论 Faster-Whisper作为一款高效的语音识别模型,通过深度优化和硬件加速技术,实现了快速准确的语音识别。本文详细介绍了Faster-Whisper的部署过程、优化策略及...
【1】SYSTRAN/faster-whisper: Faster Whisper transcription with CTranslate2 (github.com) 【2】开源语音识别faster-whisper部署教程_faster-whisper-large-v2-CSDN博客 【3】持续进化,快速转录,Faster-Whisper对视频进行双语字幕转录实践(Python3.10) - 刘悦的技术博客 - 博客园 (cnblogs.com)...
如果faster-whisper需要编译(例如,如果它包含 C++ 扩展),你需要按照仓库中的说明进行编译。这通常涉及使用 setup.py 脚本或 CMake 等工具。 5. 启动并验证faster-whisper的部署 最后,你可以使用提供的启动脚本来启动faster-whisper服务。这通常是一个 Python 脚本,例如 run_service.py。你可以使用以下命令来启动服务...
whisper是OpenAI公司出品的AI语音识别神器,开源且支持本地部署,支持多种语言识别。而faster-whisper 是通过Transformer模型的快速推理引擎对OpenAI的Whisper模型的重新实现,这种实现比whisper快 4 倍,在相同的精度下,使用更少的内存。 1.安装faster-whisper pip install faster-whisper 2.下载模型 进入魔搭社区faster-wh...
self.transcriber = WhisperModel( model_size_or_path="/app/model/whisper", device=device, compute_type="int8" if device=="cpu" else "float16", local_files_only=False, ) self.transcriber.feature_extractor.mel_filters = self.transcriber.feature_extractor.get_mel_filters(self.transcriber.feature...
Whisper | Faster Whisper | 语音识别 | 可内网部署的ASR这是一个基于开源的faster whisper实现的语音识别小demo感兴趣的朋友可以一起交流讨论欢迎在评论区留言, 视频播放量 5416、弹幕量 2、点赞数 81、投硬币枚数 30、收藏人数 254、转发人数 21, 视频作者 编程分享录, 作
Whisper | Faster Whisper | 语音识别 | 可内网部署的ASR这是一个基于开源的faster whisper实现的语音识别小demo感兴趣的朋友可以一起交流讨论欢迎在评论区留言, 视频播放量 5483、弹幕量 2、点赞数 81、投硬币枚数 30、收藏人数 254、转发人数 21, 视频作者 编程分享录, 作