Pytorch2.x已经原生支持AMD ROCm。借此,在AMD Radeon GPU上可以开箱即用各种LLM模型。在这里展示一下如何运行OpenAI/whisper模型。对于CUDA用户,零负担。 运行平台 HW: AMD Ryzen 7900 CPU+Radeon GPU (我使用的是Radeon Pro W7900) OS:ubuntu 22.04 PyTorch+ROCm5.7.0 安装PyTorch2.x+ROCm pip3 install --pr...
服务端接收到数据后,对音频数据进行持续相加并缓存到一个frames变量中,直到有连续多个音频数据低于阈值(用vad检测静音),则表示说话结束。 服务端用faster whisper将这一长串音频frames识别成文字,再通过llm生成答案。 并发送会客户端。 此时服务端清空frames缓存变量。 接收音频、处理音频、识别音频、生成答案,均为串行。
传统的视频本地化流程繁琐,涉及多个环节和工具,不仅耗时耗力,还常常面临质量不稳定的问题。随着大语言模型(LLM)技术的迅猛发展,一款名为KrillinAI的开源工具横空出世,为内容创作者带来了革命性的视频翻译与配音解决方案。本文将深入剖析这款GitHub上备受瞩目的项目,探讨其技术架构、核心功能及应用价值。
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看到个Rust写的AI语音框架,使用whisper做输入语音转文本,然后文本格式化后塞给LLM,最后LLM输出文本,再格式化后塞给kokoro做文本转语音。 想要搞语音AI聊天的同学可以参考这个框架去动手实现一个了。感觉应该...
上一篇对ChatTTS文本转语音模型原理和实战进行了讲解,第6次拿到了热榜第一🏆。今天,分享其对称功能(语音转文本)模型:Whisper。Whisper由OpenAI研发并开源,参数量最小39M,最大1550M,支持包含中文在内的多种语言。由于其低资源成本、优质的生存效果,被广泛应用于音乐识别、私信聊天、同声...
工作流程很简单:录制语音、转录为文本、使用 LLM 生成响应,并使用 Bark 发声响应。 Whisper、Ollama 和 Bark 语音助手的序列图。 如何实现 实施从制作一个基于 Bark,结合了从文本合成语音并无缝处理较长文本输入的方法,如下所示: import nltkimport torchimport warningsimport numpy as npfrom transformers import Au...
Whisper ROS LLM(Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision)是一个基于大规模弱监督的语音识别开源项目。该项目使用大规模无标签数据和弱监督信号来进行语音识别,有效地降低了数据标注成本,提高了模型的泛化能力。项目的技术原理主要是利用大规模无标签数据进行自监督学习,提取语音特征;然后利用弱监督...
Windows开发人员还可以通过GitHub Repo进行访问。借助适用于Linux的Windows 子系统和高性能 GPU,开发人员可以在 Windows PC上微调 LLM 以满足他们的特定业务需求。目前,Llama 2是预览版状态。 Whisper Whisper是OpenAI发布的一款语音模型,可以精确高效地转录57种语言,例如,将中文语音转录成英文。
在移动设备上部署SLM，通过MediaPipe和WebAssembly技术集成优化性能和效率。MediaPipe提供强大框架，支持设备端ML功能，无需网络连接或卸载计算任务到远程服务器。借助MediaPipe的LLM推理API，开发人员可轻松将流行SLM集成到移动应用中。这一技术突破得益于设备端优化，包括新操作集成、量化技术应用、缓存改进和权重...