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Faster Whisper transcription with CTranslate2. Contribute to SYSTRAN/faster-whisper development by creating an account on GitHub.
whisper是openai发布的stt模型, 快速开始 pip install -U openai-whisper # on Ubuntu or Debian 安装ffmpegsudo apt update && sudo apt install ffmpeg ss="nolink">ffmpeg是一个视频和音频转换器,也可以从实时音频/视频源中抓取: import whisper model = whisper.load_model("base") result = model.transcrib...
git clone https://github.com/snakers4/silero-vad 然后,将克隆下来的vad模型放入刚刚建立的Models文件夹中即可。 接着下载faster-whisper模型,下载地址: git clone https://huggingface.co/guillaumekln/faster-whisper-large-v2 这里建议只下载faster-whisper-large-v2模型,也就是大模型的第二版,因为faster-whisp...
https://github.com/Purfview/whisper-standalone-win # 下载模型 : 软件的翻译模型,由于网络原因,需要自己想办法下载, 如果你的网络特殊,软件会自动下载模型。 # 模型下载地址 https://huggingface.co/Systran # 手动下载专用模型 faster-whisper-large-v2就可以了,存放到软件的子文件夹_models,新建名字是faster-...
https://github.com/Purfview/whisper-standalone-win # 下载模型 : 软件的翻译模型,由于网络原因,需要自己想办法下载, 如果你的网络特殊,软件会自动下载模型。 # 模型下载地址 https://huggingface.co/Systran # 手动下载专用模型 faster-whisper-large-v2就可以了,存放到软件的子文件夹_models,新建名字是faster-...
github.com/Purfview/whisper-standalone-win/releases/tag/libs 下载解压,根据提示放入相应位置。 安装依赖库: pip install nvidia-cublas-cu11 nvidia-cudnn-cu11 然后就可以使用 GPU 运行了。 Python 代码: from faster_whisper import WhisperModel
Faster-Whisper,Faster-Whisperhttps://github.com/SYSTRAN/faster-whisper是一个使用CTranslate2重新实现的OpenAIWhisper模
https://github.com/AlexxIT/FasterWhisper https://github.com/m-bain/whisperX 根据代码要进行安装依赖,也是我从三个开源项目的readme中可以找到安装依赖的命令 // 安装openai-whisperpip install -U openai-whisper --user//或者pip install --upgrade --no-deps --force-reinstall git+https://github.com...
从GitHub 仓库下载 faster-whisper-GUI。 安装所需依赖,可以通过 pip install -r requirements.txt 完成。 下载所需的模型文件,可以使用软件内置的下载功能或手动下载。 基本使用流程 启动软件,选择要使用的模型。 添加需要转写的音频或视频文件。 调整转写参数(如需要)。