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。
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
探索 AssemblyAI 当前的研究、新闻和有关语音 AI 技术的更新。AssemblyAI 的 Universal-1 在多语言环境下实现了行业领先的性能,准确、强大且鲁棒,帮助全球客户和开发人员构建各种语音 AI 应用。Universal-1 在英语、西班牙语和德语语音转文本准确度方面均实现了 10% 或更高的改进,减少了关于语音数据和环境噪声的幻觉率,客户对 Universal-1 的输出更为偏好,具有代码转换能力等。
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。
一站式AI Youtube助手
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强大的语音转文字API
SpeechFlow是一款强大的语音转文字API,可在13种语言中以极高的准确率进行转录。它是将声音转为文字、语音转为文字和音频转为文字的强大工具。SpeechFlow支持云端和本地部署,提供可靠且易于部署和扩展的解决方案。它还具有快速处理速度,可以在短短几分钟内处理长达1小时的音频文件。
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