以下是其 handler.py 中的模型加载部分: 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...
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...
其次,在HuggingFists右上角的个人信息->个人设置->资源账号中添加一个Hugging Face访问账号。进入资源账号界面后,选择添加资源账号,弹出如下的界面: 选中Hugging Face类型,并将申请到的访问令牌填充进“访问token”输入框,填充完成后提交,创建成功。 有时候,我们可能处于一个内网环境,无法直接访问到Hugging Face网站,那...
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...
"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_dtype=torch_dtype, low_cpu_mem_usage=True, ...
from src.models import Wav2Vec2ForSpeechClassification, HubertForSpeechClassification device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model_name_or_path = "harshit345/xlsr-wav2vec-speech-emotion-recognition" config = AutoConfig.from_pretrained(model_name_or_path) ...
语音识别是Hugging Face中另一个重要的任务,它可以帮助我们将语音转换成文本。要实现语音识别,我们可以使用Transformers库中的SpeechRecognition模型。在训练时,我们可以将语音数据转换成音频特征,并将其作为输入和输出,然后使用模型进行训练和评估。在预测时,我们可以使用训练好的模型将新的语音转换成文本。 图像生成图像...
Automatic Speech Recognition,Audio Classification,Text-to-Speech,Audio-to-Audio,Voice Activity Detection 4.多模态任务 Feature Extraction,Text-to-Image,Visual Question Answering,Image-to-Text 5.Tabular任务 Tabular Classification,Tabular Regression
🎉🎉🎉 如果你还不知道什么是 Speech-to-Speech👇 Speech-to-Speech 🔥 是 Hugging Face 开发的一个开源语音交互系统。 ✨ 延迟仅 0.5 秒,几乎做到实时对话 ✨ 支持 Mac 和 CUDA 平台 ✨ 100% 保护隐私 ✨ 可以在本地设备上直接运行 我们将 Transformers 的最佳功能集成在一个包里: 语音活动...
Diffusers Internship, helping on distilling diffusion models for faster sampling.Evaluate Internship, helping on the backend of the library to improve its performance & focus on integrating with other libraries in the ecosystem.Speech internship, working on efficient models for speech recognition....