在此基准测试中,与 Whisper 相比,Seamless 表现出了卓越的性能,推理速度提高了约 50% 至 60%。 Seamless 在 Common Voice 数据集上表现出了出色的熟练程度,取得了值得称赞的单词错误率 (WER) 和字符错误率 (CER) 分数。 然而,在噪声水平较高的环境中,例如 AMI 数据集,Whisper 比 Seamless 表现出轻微的优势。
Common Voice 15和Fleurs数据集是两个语音及语言数据集,它们是用来训练和评估语音识别技术如Whisper等模型的工具 下图显示了按语言划分的large-v3和large-v2模型的性能分解,使用了在Common Voice 15和Fleurs数据集上评估的WER(单词错误率)或CER(字符错误率) 这个图说明对主流语言的错误率比较低。 后面随着版本是升级...
In addition, it could be also used in part of some pipelines to accomplish even more sophisticated tasks. Imagine having a platform that first applies an ASR technology to your voice input and then feeds the resulting text into the ChatGPT. As a result, users would be able to quickly ask...
model=whisper.load_model("base")result=model.transcribe("audio.mp3")print(result["text"]) 精细化使用: 代码语言:shell AI代码解释 importwhisper model=whisper.load_model("base")# load audio and pad/trim it to fit 30 secondsaudio=whisper.load_audio("audio.mp3")audio=whisper.pad_or_trim(audi...
主流需求是小客户希望提供AI机器人+少量真人客服,即聊天机器人服务。 解决的问题 多语言和方言的识别:Whisper 能够处理多种语言和方言的转写,这是传统语音识别系统难以达到的。 嘈杂环境下的语音识别:在噪声背景下准确识别语音是一个挑战,Whisper 在这方面表现优异,能够在各种嘈杂环境下准确转写语音。
主流需求是小客户希望提供AI机器人+少量真人客服,即聊天机器人服务。 解决的问题 多语言和方言的识别:Whisper 能够处理多种语言和方言的转写,这是传统语音识别系统难以达到的。 嘈杂环境下的语音识别:在噪声背景下准确识别语音是一个挑战,Whisper 在这方面表现优异,能够在各种嘈杂环境下准确转写语音。
class BaiduVoiceToTxt(): # 初始化函数 def __init__(self): # 定义要进行切割的pcm文件的位置。speech-vad-demo固定好的,没的选 self.pcm_path = ".\\speech-vad-demo\\pcm\\16k_1.pcm" # 定义pcm文件被切割后,分割成的文件输出到的目录。speech-vad-demo固定好的,没的选 ...
Superwhisper 让你通过语音输入,无需动手即可写作速度提高3倍。这是一个由人工智能驱动的语音转文字工具 VenturaAppleSilicon 2025-05-07 官方网站 MacApps效率工具 ProductivitySuperwhisper语音输入人工智能语音转文字快速记录笔记语音写作格式排版voice-to-textVoice to TextWork offlineWrite efficientlyartificial formatting...
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