faster-whisper简介faster-whisper是基于OpenAI的Whisper模型的高效实现,它利用CTranslate2,一个专为Transformer模型设计的快速推理引擎。这种实现不仅提高了语音识别的速度,还优化了内存使用效率。faster-whis…
faster-whisper是基于OpenAI的Whisper模型的高效实现,它利用CTranslate2,一个专为Transformer模型设计的快速推理引擎。这种实现不仅提高了语音识别的速度,还优化了内存使用效率。faster-whisper的核心优势在于其能够在保持原有模型准确度的同时,大幅提升处理速度,这使得它在处理大规模语音数据时更加高效。 性能对比 在性能方面...
而faster-whisper-GUI增添了更多的特性,可以快速把音视频文件转成srt/txt/smi/vtt/lrc,支持Demucs、FastWhiper和whisperX、VAD-model这些技术,简单来说,支持的可调整的选项要比之前推荐的工具更多一点。 由于这类工具离线处理的特点,所以体积都比较大,faster-whisper-GUI的本体有1.6个G,安装完之后的占用又是6个多G...
whisper.cpp 项目采用 c++ 语言以及 ggml 张量计算库对 whisper 模型进行了重新实现,whisperDesktop 则对whsiper.cpp 的成果进行了进一步利用,采用 Direct3D 11 着色渲染器作为后端计算器,在兼容更多设备的同时,做到了高速、准确的语音识别,同时还支持了实时录音实时转写——即对音频流的支持。 Whisper 模型、WhisperD...
距离我上次分享已经过去挺长时间了,而且中间也更新了多次了,看到Faster-whisper昨天刚更新了一下,更新内容有模型更新和处理速度大幅提升,更新内容还是挺重要的,我就做了一个最新版本的一键启动包,同时我对整合包功能也做了些修改和优化。 Faster-whisper语音转录工具介绍 ...
faster whisper地址: https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper 实现功能: 从麦克风获取声音进行实时语音识别转文本 代码仅仅用了40多行即可实现实时语音转文本功能 封装成类调用十分简单,代码如下: fwm = FasterWhisperManager() fwm.start() while True: ...
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] ='TRUE'filename ="test.mp4"## window GPU cuda## window CPU cpu## mac CPU cpu## mac GPUmodel = whisper.load_model("large-v3",device="cuda") result = model.transcribe(audio=filename, fp16 =False) ...
faster-whisper简介 faster-whisper是基于OpenAI的Whisper模型的高效实现,它利用CTranslate2,一个专为Transformer模型设计的快速推理引擎。这种实现不仅提高了语音识别的速度,还优化了内存使用效率。faster-whisper的核心优势在于其能够在保持原有模型准确度的同时,大幅提升处理速度,这使得它在处理大规模语音数据时更加高效。
pip3install-r requirements-fasterWhisper.txt 如此,转录速度会更快。 模型的下载和配置 首先在项目的目录建立模型文件夹: mkdirModels faster-whisper项目内部已经整合了VAD算法,VAD是一种音频活动检测的算法,它可以准确的把音频中的每一句话分离开来,并且让whisper更精准的定位语音开始和结束的位置。
而Faster-Whisper,作为Whisper模型的进化版本,以其高效、准确的特性,为视频双语字幕转录带来了革命性的变化。 Faster-Whisper简介 Faster-Whisper是OpenAI的Whisper模型经过第三方优化后的版本。通过减少模型层数、参数量以及优化推理算法,Faster-Whisper在保持高准确度的同时,显著提高了处理速度。这一优化不仅减少了计算量和...