然后,我们使用whisper.fitter.create()函数创建了一个拟合器对象。接着,我们调用fit()函数来拟合数据,并使用predict()函数来预测拟合结果。最后,我们使用Matplotlib库将原始数据和拟合结果可视化。需要注意的是,在使用Whisper进行GPU计算时,你需要确保你的计算机上安装了支持CUDA的NVIDIA显卡,并且已经安装了相应的驱动程序...
导入Whisper库:在Python代码中,小白需要导入Whisper库,以便能够使用其中的函数和类。可以使用以下代码行来导入Whisper: importwhisper 1. 选择GPU设备:如果计算机上有多个GPU设备可用,小白需要选择要用于计算的GPU设备。可以使用以下代码行来选择设备: whisper.select_device(device_id) 1. 其中,device_id是GPU设备的编号...
在类图中,Whisper类具有三个方法:enable_gpu()用于开启GPU模式,disable_gpu()用于关闭GPU模式,is_gpu_enabled()用于检查GPU是否已启用。 结论 使用GPU进行计算可以大大提高机器学习和深度学习任务的执行速度。Whisper是一个用于在Python中开启GPU模式的库,可以帮助开发人员更轻松地利用GPU的并行计算能力。通过导入Whisper...
较大的模型(如medium和large)在 GPU 上运行效果更好,但需要更多的计算资源。 5.2 使用 GPU 如果你有 GPU,建议使用 GPU 来加速 Whisper 的运行。你可以通过以下代码检查是否有可用的 GPU: importtorchprint(torch.cuda.is_available()) AI代码助手复制代码 如果返回True,则可以使用 GPU 来加载模型: model= whis...
主要是导入whisper(主要库)和torch(用来使用gpu加速的) 导入所选模型 模型可选信息如下图所示: size里面既是大小,也是对应可以加载的模型名 各位可以根据自己的VRAM显存大小和对应的速度【他这里多少倍应该的对照最大的那个模型来衡量速度的】来选择 第一次因为本地没有模型,会自动下载,下载不了了都是网络问题,自...
一、Whisper 模型及配置 Whisper 参数 评测数据 模型测试表 原始模型字错率测试表。 微调[AIShell](https://openslr.magicdatatech.com/resources/33/)数据集后字错率测试表。 未加速和加速后的推理速度测试表,使用GPU为GTX3090(24G)。 经过处理的数据列表,添加标点符号的模型为[PunctuationModel](https://github...
pip install faster-whisper 安装完成后,你可以使用以下Python代码来实现语音识别: from faster_whisper import WhisperModel # 指定模型大小,可以选择"tiny"、"base"、"small"、"medium"、"large-v1"、"large-v2"、"large-v3"等 model_size = "large-v3" # 创建模型实例,可以选择在CPU或GPU上运行,并指定计算...
一、openai / whisper (原版) 官方原版whisper的硬件推理支持与PyTorch一致,在Windows上仅支持NVIDIA CUDA,在Linux上可以使用AMD ROCm。 环境(NVIDIA GPU):CUDA、cuDNN 环境(通用):Python、PyTorch 各模型体积、显存占用和速度表现 1. 配置环境 Python与(NVIDIA)CUDA ...
Whisper 是一个开源的语音识别库,它是由Facebook AI Research (FAIR)开发的,支持多种语言的语音识别。它使用了双向循环神经网络(bi-directional RNNs)来识别语音并将其转换为文本。 Whisper支持自定义模型,可以用于实现在线语音识别,并且具有高级的语音识别功能,支持语音识别中的语音活动检测和语音识别中的语音转文本。
Whisper 是一个开源的语音识别库,它是由Facebook AI Research (FAIR)开发的,支持多种语言的语音识别。它使用了双向循环神经网络(bi-directional RNNs)来识别语音并将其转换为文本。 Whisper支持自定义模型,可以用于实现在线语音识别,并且具有高级的语音识别功能,支持语音识别中的语音活动检测和语音识别中的语音转文本。