Whisper是由OpenAI创建的开源自动语音识别(ASR)模型,具有极为强大的开箱即用性能。 它经过了680,000小时的标注音频数据训练,其中117,000小时的训练涵盖了除英语以外的96种语言,这意味着它可以在各种应用中发挥出色的表现。 Whisper的基础版本可在由Graphcore(拟未) IPUs提供支持的Paperspace Gradient Notebook中进行推理...
5个最流行的开源ASR模型 自动语音识别,也称为语音转文本 (STT)或自动语音识别(ASR),已经存在了几十年,但过去二十年硬件和软件方面的进步,尤其是人工智能方面的进步,使这项技术比以往任何时候都更加强大和易于访问。 开源STT 模型的出现大大普及了对高级 ASR 功能的访问。如今,这些模型可以提供可定制且经济高效的解...
在本文中,我们尝试基于Transformer去搭建一个端到端[1]的语音识别 (Automatic Speech Recognition, ASR) 模型,详细拆解数据预处理、模型前向计算、损失函数计算和模型参数更新、模型推理等各个阶段的具体做法。通过本文,相信读者可以对Transformer如何用于序列转换任务[2](e.g. 语音序列到文本序列)有一个更清晰的认识。
现在我们了解其动机和理论，下面让我们研究一下 mms-1b-all 🔥的适配器权重微调Notebook 设置正如之前在 “多语言 ASR 上微调 XLS-R” 博客文章中所做的那样，我们在 Common Voice 的低资源 ASR 数据集上微调模型，该数据集仅包含 ca. 4 小时经过验证的训练数据。就像 Wav2Vec2 或 XLS-R 一样，MMS 使...
App FunASR语音识别 + Qwen2大模型,快速提取音视频内容,整理成结构化的Markdown笔记,准确度非常高 1.5万 1 00:16 App whisper实时语音识别 7004 0 01:07 App 【SenseVoice】一键包 阿里开源语音识别 高精度、多语言、情感辨识和音频事件检测 2.4万 3 04:44 App 实时语音识别,流式SenseVoice来啦!
腾讯云通过采用自研的高新技术，打造多项业界首创的高性能引擎，进一步增强ASR混合识别能力。依托业界首创的支持多种语言和多方言的混合识别引擎，腾讯云成功构建了中文方言大模型能力。提升23个方言语种的平均识别准确率（平均提升指标在7%以上），识别过程无需事先定义方言种类，实现对“普通话+方言”识别场景的自动化适应...
FireRedASR 模型分为两种核心结构:FireRedASR-LLM 和 FireRedASR-AED。前者专注于极致的语音识别精度，后者则在准确率与推理效率之间实现了良好的平衡。团队提供了不同规模的模型和推理代码，以满足各种应用场景的需求。在多个日常应用场景中，FireRedASR 同样展现了强大的性能。在由短视频、直播和语音输入等多种来源...
在未来十年，人工智能技术领域将迎来一场革命性的变革，尤其是在自动语音识别（ASR）方面。随着科技的不断进步和全球化的深入发展，多语言ASR模型的研发与应用将打破语言障碍，实现信息无障碍传递，释放语音识别在全世界范围内的巨大潜力。当前的商用ASR模型大多基于英语数据集训练而成，这使得它们在处理英语输入时具有...
融合有助于降低单个模型的误差和不确定性。多模态信息的整合也是 ASR 模型融合的一部分。融合时需要考虑模型的计算效率和资源消耗。 模型融合可以适应不同的语音场景和环境。声学模型和的有效结合是常见的融合方式。融合策略的选择会影响最终的性能表现。基于深度学习的模型融合具有强大的潜力。先验知识的融入能优化模型...
随着语音识别技术的快速发展,越来越多的应用场景需要对说话人进行区分,传统的语音识别系统通常只能提供文本输出,而无法直接区分说话人,最新的FunASR模型通过引入说话人识别模块,实现了在录音的时候直接区分说话人的功能,本文将详细介绍FunASR模型的工作原理、优势以及应用场景。