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。
需求人群：
"CrisperWhisper适合需要高精度语音识别的研究人员和开发者，特别是在需要逐字记录和分析口语的场景中，如会议记录、讲座转录和语言学习。"
使用场景示例：
研究人员使用CrisperWhisper模型来分析TED演讲中的口语模式。
教育机构利用该模型来提高语言学习资料的转录质量。
企业使用CrisperWhisper来自动生成会议记录和摘要。
产品特色：
准确的词级时间戳：即使在不流畅和停顿的地方，也能提供精确的时间戳。
逐字转录：包括区分填充词如'um'和'uh'在内的每一个单词。
填充词检测：检测并准确转录填充词。
幻觉减少：最小化转录幻觉以提高准确性。
支持流式应用：通过Streamlit应用程序提供用户友好的界面，允许录制或上传音频文件进行转录。
高性能：在多个数据集上显著优于Whisper Large v3，尤其是在逐字转录风格的数据集上。
使用教程：
1. 克隆CrisperWhisper仓库到本地。
2. 创建Python虚拟环境并激活。
3. 安装所需的依赖库。
4. 使用Hugging Face账户下载模型。
5. 通过Python脚本或Streamlit应用程序使用模型进行语音识别。
6. 根据需要调整模型参数以优化识别效果。
7. 查看并分析转录结果，包括词级时间戳和填充词。
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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。
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。
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。
建立世界领先的语音 AI 模型
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自动语音识别模型压缩与优化工具
WhisperKit是一个用于自动语音识别模型压缩与优化的工具。它支持对模型进行压缩和优化，并提供了详细的性能评估数据。WhisperKit还提供了针对不同数据集和模型格式的质量保证认证，并支持本地复现测试结果。
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