使用Hugging Face 推理终端搭建强大的“语音识别 + 说话人分割 + 投机解码”工作流 Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一,毫无疑问,也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型,Hugging Face推理终端能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是,如果你还想叠加其它功能,如用于分辨不同说话人的说话...
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple face_recognition 竟然成功弄了。进入测试: import dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector() 大功告成。
frompyannote.audioimportPipelinefromtransformersimportpipeline,AutoModelForCausalLM...self.asr_pipeline=pipeline("automatic-speech-recognition",model=model_settings.asr_model,torch_dtype=torch_dtype,device=device)self.assistant_model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_settings.assistant_model,torch_dtyp...
使用Hugging Face 推理终端搭建强大的“语音识别 + 说话人分割 + 投机解码”工作流 Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一,毫无疑问,也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型,Hugging Face推理终端能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是,如果你还想叠加其它功能,如用于分辨不同说话人的说话...
2. Hugging Face 🤗 对比搜索演示 目前,🤗 transformers 的PyTorch 和 TensorFlow 后端均支持对比搜索。你可以在 该Colab notebook 中根据不同的后端选择相应的部分来探索该方法,文章顶部也有该 notebook 链接。我们还构建了这个不错的 演示应用,用它可以直观地比较对比搜索与其他流行的解码方法 (例如波束搜索、to...
speech_recognizer = pipeline("automatic-speech-recognition", model="facebook/wav2vec2-base-960h") AutoTokenizer 是用来做文本预处理。将文本变成单词(tokens)。 要注意的是:使用和模型一样的tokenization方法。 from transformers import AutoTokenizer ...
hugging face embedding调用, 本文主要介绍huggingFace(拥抱脸)的简单介绍以及常见用法,用来模型测试是个好的工具~ 如下图所示左边框是各项任务,包含多模态(Multimodal),计算机视觉(ComputerVision),自然语言处理(NLP)等,右边是各任务模型。本文测试主要
Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一,毫无疑问,也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型,Hugging Face推理终端能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是,如果你还想叠加其它功能,如用于分辨不同说话人的说话人分割,或用于投机解码的辅助生
arXiv 作为超大规模的预印本网站,从诞生之初就造福了无数科研工作者。而它存在的意义,远不止让大家免费看论文这么简单。近日,Hugging Face 宣布与 arXiv 合作开发了一项新功能,即 Hugging Face Spaces 通过 Demos 选项卡与 arXivLabs 集成,该选项卡包含指向社区或作者
这里,我们也亲自试用了一下,例如在论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》的 arXiv 摘要界面,在 Demos 选项卡下有 7 个相关的开源 Demos,用户可以点击相应的链接进入。 Hugging Face Spaces 是 Hugging Face 于 2021 年 10 月推出...