Openai whisper模型下载链接,包括medium(中型),large-v1、large-v2、large-v3 懂的自然懂,不懂也用不上 “medium”:“https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/345ae4da62f9b3d59415adc60127b97c714f32e89e936602e85993674d08dcb1/medium.pt”, “large-v1”:“https://openaipublic.azureedge...
模型下载 模型下载具备两种可选方式。其一,借助 Hugging Face Optimum Intel 平台执行下载操作。倘若在此过程中遭遇下载受阻的情形,可灵活通过配置国内镜像站来完成下载路径的转换,顺利达成下载任务。不过需要注意的是,鉴于相关模型的数据体量颇为庞大,在模型转换阶段对内存容量有着较高要求,一旦设备内存过小,极有可能致...
模型下载具备两种可选方式。其一,借助 Hugging Face Optimum Intel 平台执行下载操作。倘若在此过程中遭遇下载受阻的情形,可灵活通过配置国内镜像站来完成下载路径的转换,顺利达成下载任务。不过需要注意的是,鉴于相关模型的数据体量颇为庞大,在模型转换阶段对内存容量有着较高要求,一旦设备内存过小,极有可能致使系统运行...
加载模型:使用Python代码加载下载的Whisper模型,以便能够在程序中调用。 三、使用Whisper模型 加载完Whisper模型后,我们就可以使用它来实现语音转文本的功能了。以下是一个简单的示例代码: import openai # 加载模型 model = openai.Audio.get_model('whisper-large-v2-english') # 读取语音文件 with open('audio.wa...
首先,我们建议使用Whisper的large-v2模型。根据我的实测结果,这个模型的表现非常优秀,它可以识别多种语言,包括中文,而且中文识别效果非常出色。在某些文字转换的场景中,它的表现甚至优于腾讯云、阿里云。 如果你无法下载到模型,可以用我们的模型镜像下载地址:https://pythondict.com/download/openai-whisper-large-v2/ ...
下载模型 import huggingface_hub as hf_hub # 模型id model_id = "Intel/whisper-large-v2-onnx-int4-inc" # 模型保存的位置 model_path = "whisper-large-v2-onnx-int4-inc" hf_hub.snapshot_download(model_id, local_dir=model_path)
模型已经开源到Huggingface,欢迎下载: 效果对比: 小结: 基于whisper-large-v2增强中文语音识别能力,实现了30%~70%的相对提升,提升非常明显。 基于whisper-large-v3增强中文语音识别能力,实现了24%~65%的相对提升,提升非常明显。 基于whisper-large-v3-turbo增强中文语音识别能力,实现了24%~64%的相对提升,提升非常...
Whisper 的性能因语言而异。下图显示了使用该模型的 Fleurs 数据集按语言的 WER(单词错误率)细分large-v2(数字越小,性能越好)。与其他模型和数据集相对应的其他 WER 分数可以在附录 D.1、D.2 和 D.4 中找到。同时,更多的 BLEU(双语评估替补)分数可以在附录 D.3 中找到。两者都在论文中找到。
OpenAI刚刚发布了开放语音识别引擎Whisper的最新”large-v2”模型,经过更多正则化训练轮次、识别性能更高。 û收藏 45 2 ñ66 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... 互联网科技博主 4 毕业于 北京邮电大学 3 公司 北京邮电大学 查看更多 a 752关...
通过检索请多资料,目前OpenAI开放的Whisper模型已升级至large-v2版本,效果非常好(目前我只以普通话为准进行试验,后续如果是方言,可能需要进和本地化训练,不在本文撰写范围) 2.录音 你可以随意下载一个Mp3(如果是试验,不宜过长)。我这里是利用系统的录音软件临时录了一个小片DEMO...