window-whisperX-GPU: 大致平均36秒左右 CPU 测试三次 image window-faster-whisperX-CPU: 大致平均43秒左右 没想到的是whisperx在faster-whisper的基础上还有提升 mac上运行whisper 本来还想继续在mac上测试,发现除了openai的whisper能在CPU下运行,其他的跑起来都有问题,可能也是我自己的问题吧 image mac-openai-wh...
OpenAI whisper 用了4分30秒,faster-whisper 只用了54秒。 并且,faster-whisper 使用的 CPU 和 GPU 都只有 OpenAI whisper 的三分之一左右。 性能大幅提升,资源占用大幅降低,就是马跑的更快了,吃的更少了。 感紧跑起来试试。 本地安装运行 faster-whisper 需要 Python 3.8 之后的版本,可以创建Python虚拟环境...
Whisper转写可以调用gpu,Faster-Whisper则是用的cpu#8 dhlsamopened this issueFeb 5, 2024· 2 comments Comments Sign up for freeto join this conversation on GitHub. Already have an account?Sign in to comment Assignees No one assigned Labels ...
device="cuda",compute_type="float16")# or run on GPU with INT8# model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8_float16")# or run on CPU with INT8# model = WhisperModel(model_size, device="cpu", compute_type="int8")segments,info=model.transcribe("audio.mp3"...
其他的就需要加载一下额外模型了，把模型加载的时候需要注意，有个处理设备的选项，CPU还是CUDA，如果你用的不是英伟达的显卡，选择自动就好了，不然会提示加载失败。模型也有多重选择，如果上面带有V3标志，记得把这个开关打开。来试试语音转文字，如果你觉得自己的设备处理等待时间有点长，在软件执行的时候可以挂在...
本地语音转文字 STT Powered by Faster Whisper v0.2 免费开源 支持CPU 更新与常见问题 1. 兼容性问题: - 该工具需要运行在Windows 10 64位及以上版本的系统中,不支持Windows 7、XP等较老版本的操作系统。 - 一些低端的奔腾、赛扬处理器可能由于缺少必要的指令集而无法正常运行。
print(f'CPU process: {tock-tick}s') plt.imshow(cpu_img) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 变换结果: 耗时很长: #GPU-NUMBA empty_img = np.zeros(winter.shape,dtype=np.uint8)#定义一个空图,此时在CPU上 ...
value=config.get("talk", "faster_whisper", "language") ).style("width:200px") data_json = {} for line in ["cuda", "cpu", "auto"]: data_json[line] = line select_faster_whisper_device = ui.select( 0 comments on commit b01e99d Please sign in to comment. Footer...
4214 -- 7:33 App faster_whisper部署详细教程 | 可内网部署ASR | 开源ASR 9115 3 4:13 App 最强中文识别funasr模型,阿里巴巴全线开源,热词识别,CPU设备直接运行浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息网络传播视听节目许可证:0910417 网络文化经营许可证 沪网文【2019】3804-274号 广播...
然后分为CPU和GPU进行分别测试。 根据测试情况进行注释上述方法即可,运行如下命令即开启测试 python main.py 1. 在这里先附上我的电脑配置,其实是比较一般的 window上测试openai的whisper 先来看GPU测试情况 我先打开任务管理器 => 性能 => GPU 没进行测试的时候GPU的占用其实很少的,如果一旦开启了GPU测试就可以看...