HuggingFace 上预先训练的 100 多个模型可以轻松插入和使用或微调。 重要的是,SpeechBrain 支持从头开始训练和微调预训练模型,例如 OpenAI 的 Whisper ASR 和 GPT2 大型语言模型,或 Meta 的 Wav2vec ASR 模型及其 Llama2 大型语言模型。 社区贡献没有太多控制的缺点是许多模型的质量可能值得怀疑;因此,可能需要进行大...
从正确性角度来看,具有 11 亿个参数的 Parakeet-TDT 在准确性方面优于类似大小的 Parakeet RNNT 1.1 B,同时运行速度快 64%,以基于 NVIDIA GPU 的 9 个基准测试的平均性能衡量。根据HuggingFace 排行榜,Parakeet-TDT 的性能领先于其他模型。 值得注意的是,Parakeet-TDT 是首个在 Hugging Face 开放 ASR ...
该项目发布了大量学术和工业预训练模型,并通过 Model Zoo 和 huggingface 进行开源。其中代表性的 Paraformer-large 模型具有高准确性、高效率和便捷部署等优势,支持快速构建语音识别服务。同时提供方便的脚本和教程以及对预训练模型进行推理和微调的支持。 来自官网 2.8. Julius 官网地址:github.com/julius-speec ...
您也可以使用 HuggingFace 库中的预训练语言模型,例如 Transformer-XL 和 GPT,而不是训练您的模型。 此脚本不支持像 BERT 和 RoBERTa 这样的模型,因为它们被训练为掩蔽语言模型(masked language model),并且不能有效地对句子进行开箱即用的评分。 遗憾的是,目前遇到问题了。。。还没有调试通过。。。 待续。编辑...
Finetune ASR Models using HuggingFace Datasets Users can utilize HuggingFace Datasets for finetuning NeMo ASR models. The following config file can be used for this purpose: <NeMo_repo>/examples/asr/conf/asr_finetune/speech_to_text_hf_finetune.yaml As mentioned earlier, users can update the to...
注册huggingface 账号,获取 huggingface token 接受相关模型的用户协议,包括分割、语音活动检测(VAD)和说话人分离模型 Segmentation Voice Activity Detection (VAD) Speaker Diarization. 通过AWS 控制台创建活动 EC2 密钥对,用于远程连接实例 从EC2 控制台获取 ubuntu 系统的 AMI ID(用 ubuntu 22.04 版本)...
github.io/FunASR/en/model_zoo/huggingface_models.html等funasr1.0完全ready，会在huggingface上也...
, commit_message='Upload tokenizer', commit_description='', oid='48cccbfd6059aa6ce655e9d94b8358ba39536cb7', pr_url=None, pr_revision=None, pr_num=None)太好了，你可以在下面看到刚刚创建的存储库 https://huggingface.co/<your-username>/wav2vec2-large-mms-1b-tr-colab创建 Wav2Vec2Feature...
ModelSettings, in the config.py file, holds the parameters used for initialization, defining the models to use during inference:class ModelSettings(BaseSettings): asr_model: str assistant_model: Optional[str] = None diarization_model: Optional[str] = None hf_token: Optional[str] = None...
from transformers import pipeline # This will work on any of the thousands of models at # https://huggingface.co/models?pipeline_tag=automatic-speech-recognition pipe = pipeline(model="facebook/wav2vec2-base-960h") # The Public Domain LibriVox file used for the test #!wget https:/...