/ Модель

Характеристики

Размер весов
75,5 МБ
Лицензия
MIT
Библиотека
ctranslate2
Опубликована
23 ноя 2023

faster-whisper-tiny.en

Распознавание речиАудио → текст9 профессий

Конверсия Whisper tiny.en в CTranslate2 для распознавания английской речи из аудио.

281 тыс.скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены23 ноя 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Systran/faster-whisper-tiny.en — конверсия модели OpenAI Whisper tiny.en в формат CTranslate2, подготовленная для запуска в CTranslate2 и проектах на его основе, включая faster-whisper. Модель предназначена для автоматического распознавания речи на английском языке и преобразования аудио в текст.

Веса сохранены в FP16; при загрузке тип вычислений можно изменить параметром compute_type в CTranslate2. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. Карточка ссылается на исходную модель OpenAI для подробностей о её характеристиках.

Сценарии применения

  • транскрибация английских аудиозаписей
  • распознавание речи в английских видео
  • получение текстовых субтитров из английского аудио

Ограничения

Модель рассчитана на английский язык. README не приводит собственных оценок качества и отсылает за подробностями к карточке исходной модели.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper tiny.en model for CTranslate2

This repository contains the conversion of openai/whisper-tiny.en to the CTranslate2 model format.

This model can be used in CTranslate2 or projects based on CTranslate2 such as faster-whisper.

Example

from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("tiny.en")

segments, info = model.transcribe("audio.mp3")
for segment in segments:
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))

Conversion details

The original model was converted with the following command:

ct2-transformers-converter --model openai/whisper-tiny.en --output_dir faster-whisper-tiny.en \
    --copy_files tokenizer.json --quantization float16

Note that the model weights are saved in FP16. This type can be changed when the model is loaded using the compute_type option in CTranslate2.

More information

For more information about the original model, see its model card.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · ctranslate2

Нельзя запустить

Модели CTranslate2 требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов
0d3d19a

0 моделей