需求人群:
"目标受众为需要进行语音识别和音频分析的开发者、研究人员以及企业用户。由于BetterWhisperX提供了词级时间戳和说话人识别功能,它特别适合于需要对音频内容进行细致分析的场景,如会议记录、讲座内容转写、多语言音频内容分析等。"
使用场景示例:
案例一:研究人员使用BetterWhisperX对科学讲座的音频进行转录,并生成带有时间戳的字幕文件。
案例二:企业用户将会议录音通过BetterWhisperX进行实时转录,并通过词级时间戳快速定位到会议中的关键讨论点。
案例三:多语言内容创作者利用BetterWhisperX对不同语言的音频内容进行转录和分析,以提高内容生产的效率。
产品特色:
- 批量推理支持,实现70倍实时转录速度
- 使用wav2vec2对齐实现精确的词级时间戳
- 支持多说话人识别,通过说话人二值化技术进行音频流分割
- 语音活动检测(VAD)预处理,减少幻觉并支持无误字率退化的批处理
- 支持多种语言的ASR模型,自动挑选适合的音素模型进行对齐
- 支持在CPU上运行,适用于Mac OS X系统
- 提供Python接口,方便集成到其他项目中
使用教程:
1. 创建Python3.10环境:使用mamba创建并激活新的虚拟环境。
2. 安装CUDA和cuDNN:根据系统需求安装相应的CUDA和cuDNN版本。
3. 安装BetterWhisperX:通过pip安装BetterWhisperX模型。
4. 运行示例音频:使用whisperx命令行工具对示例音频文件进行转录。
5. 调整模型参数:根据需要调整ASR模型、对齐模型和批处理大小等参数。
6. 多语言支持:指定语言代码,并选择合适的模型进行转录。
7. 集成到项目中:通过Python接口将BetterWhisperX集成到其他项目中。
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自动语音识别工具,提供词级时间戳和说话人识别
BetterWhisperX是一个基于WhisperX改进的自动语音识别模型,它能够提供快速的语音转文字服务,并具备词级时间戳和说话人识别功能。这个工具对于需要处理大量音频数据的研究人员和开发者来说非常重要,因为它可以大幅提高语音数据处理的效率和准确性。产品背景基于OpenAI的Whisper模型,但做了进一步的优化和改进。目前,该项目是免费且开源的,定位于为开发者社区提供更高效、更准确的语音识别工具。
PengChengStarling 是一个基于 icefall 项目的多语言自动语音识别(ASR)模型开发工具包。
PengChengStarling 是一个专注于多语言自动语音识别(ASR)的开源工具包,基于 icefall 项目开发。它支持完整的 ASR 流程,包括数据处理、模型训练、推理、微调和部署。该工具包通过优化参数配置和集成语言 ID 到 RNN-Transducer 架构中,显著提升了多语言 ASR 系统的性能。其主要优点包括高效的多语言支持、灵活的配置设计以及强大的推理性能。PengChengStarling 的模型在多种语言上表现出色,且模型规模较小,推理速度极快,适合需要高效语音识别的场景。
实时浏览器端语音识别应用
Moonshine Web是一个基于React和Vite构建的简单应用,它运行了Moonshine Base,这是一个针对快速准确自动语音识别(ASR)优化的强大语音识别模型,适用于资源受限的设备。该应用在浏览器端本地运行,使用Transformers.js和WebGPU加速(或WASM作为备选)。它的重要性在于能够为用户提供一个无需服务器即可在本地进行语音识别的解决方案,这对于需要快速处理语音数据的应用场景尤为重要。
联合语音转录和实体识别的先进模型
Whisper-NER是一个创新的模型,它允许同时进行语音转录和实体识别。该模型支持开放类型的命名实体识别(NER),能够识别多样化和不断演变的实体。Whisper-NER旨在作为自动语音识别(ASR)和NER下游任务的强大基础模型,并且可以在特定数据集上进行微调以提高性能。
统一的开放命名实体和语音识别模型
WhisperNER是一个结合了自动语音识别(ASR)和命名实体识别(NER)的统一模型,具备零样本能力。该模型旨在作为ASR带NER的下游任务的强大基础模型,并可以在特定数据集上进行微调以提高性能。WhisperNER的重要性在于其能够同时处理语音识别和实体识别任务,提高了处理效率和准确性,尤其在多语言和跨领域的场景中具有显著优势。
快速准确的边缘设备自动语音识别模型
Moonshine 是一系列为资源受限设备优化的语音转文本模型,非常适合实时、设备上的应用程序,如现场转录和语音命令识别。在 HuggingFace 维护的 OpenASR 排行榜中使用的测试数据集上,Moonshine 的词错误率(WER)优于同样大小的 OpenAI Whisper 模型。此外,Moonshine 的计算需求随着输入音频的长度而变化,这意味着较短的输入音频处理得更快,与 Whisper 模型不同,后者将所有内容都作为 30 秒的块来处理。Moonshine 处理 10 秒音频片段的速度是 Whisper 的 5 倍,同时保持相同或更好的 WER。
高效自动语音识别模型
Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练,能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本,解码层从32减少到4,以提高速度,但可能会略微降低质量。
精确到词级的自动语音识别模型
CrisperWhisper是基于OpenAI的Whisper模型的高级变体,专为快速、准确、逐字的语音识别设计,提供准确的词级时间戳。与原始Whisper模型相比,CrisperWhisper旨在逐字转录每一个说出的单词,包括填充词、停顿、口吃和错误的开始。该模型在逐字数据集(如TED、AMI)中排名第一,并在INTERSPEECH 2024上被接受。
基于ERes2NetV2模型的音色稳定性评分与音色打标。
ChatTTS_Speaker是一个基于ERes2NetV2说话人识别模型的实验性项目,旨在对音色进行稳定性评分和音色打标,帮助用户选择稳定且符合需求的音色。项目已开源,支持在线试听和下载音色样本。
用于评估模型零样本语音生成能力的测试集
seed-tts-eval 是一个用于评估模型零样本语音生成能力的测试集,它提供了一个跨领域目标的客观评估测试集,包含从英语和普通话公共语料库中提取的样本,用于衡量模型在各种客观指标上的表现。它使用了Common Voice数据集的1000个样本和DiDiSpeech-2数据集的2000个样本。
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