本文讨论了如何使用 Hugging Face 推理终端搭建模块化的 “ASR + 说话人分割 + 投机解码”工作流。该方案使用了模块化的设计,使用户可以根据需要轻松配置并调整流水线,并轻松地将其部署至推理终端!更幸运的是,我们能够基于社区提供的优秀公开模型及工具实现我们的方案: OpenAI 的一系列Whisper模型 Pyannote 的说话人...
本文,我们将使用推理终端的自定义回调函数来解决这一挑战,将其它把自动语音识别 (ASR) 、说话人分割流水线以及投机解码串联起来并嵌入推理端点。这一设计主要受Insanely Fast Whisper的启发,其使用了Pyannote说话人分割模型。 我们也希望能通过这个例子展现出推理终端的灵活性以及其“万物皆可托管”的无限可能性。你可在...
OpenAI 的一系列Whisper:https://hf.co/openai/whisper-large-v3模型 Pyannote 的说话人分割模型:https://hf.co/pyannote/speaker-diarization-3.1 Insanely Fast Whisper 代码库:https://github.com/Vaibhavs10/insanely-fast-whisper/tree/main,这是本文的主要灵感来源 本文相关的代码已上传至这个代码库中,其中包含...
Hugging Face则是一个开源机器学习平台,致力于为开发者提供方便的模型训练、部署和分享服务。通过ILLA Cloud和Hugging Face的联合解决方案,用户可以方便地使用Whisper语音识别工具进行自然语言处理任务。Whisper是一款基于深度学习的开源语音识别工具,能够将语音转换为文本,并且具有较高的准确率和实时性。通过云端的强大计算资...
⦁ Hugging Face研究人员利用伪标记创建了一个庞大的开源数据集,用于提炼Whisper模型的较小版本,称为Distil-Whisper。 ⦁ Distil-Whisper在挑战性的声学条件下保持了Whisper模型的韧性,同时减轻了长篇音频中的错觉错误。 ⦁ 自动语音识别(ASR)系统已达到人类水平的准确度,但由于预训练模型的不断增大,在资源受限的...
Hugging Face平台通过提供丰富的模型和数据集,降低了机器学习的门槛。 参数高效微调技术(PEFT)等工具使得在有限资源下也能进行有效的模型训练。 模型演示和部署工具的发展,使得非专业人士也能轻松体验和使用机器学习模型。 自问自答 Hugging Face平台主要提供哪些资源?
the standard Hugging Face cache directory. show_progress_bars: Show the tqdm progress bars during the download. Returns: The path to the downloaded model. """ repo_id = "guillaumekln/faster-whisper-%s" % size kwargs = {} if output_dir is not None: kwargs["local_dir"] = output_d...
Hugging Face Researchers Introduce Distil-Whisper: A Compact Speech Recognition Model Bridging the Gap in High-Performance, Low-Resource Environments
我们首先使用 Whisperlarge-v2进行基准测试,以获得推理速度的基准数值。我们可以通过便捷的AutoModelForSpeechSeq2Seq和AutoProcessor类加载主模型及其对应的处理器。我们将以float16精度加载模型,并通过传递low_cpu_mem_usage=True确保加载时间尽可能少。此外,我们要确保模型以safetensors格式加载,方法是传递use_safetensor...
Chinese Localization repo for HF blog posts / Hugging Face 中文博客翻译协作。 - huggingface-cn/hf-blog-translation