/ Модель

Характеристики

Размер весов
1,6 ГБ
Лицензия
MIT
Библиотека
ctranslate2
Опубликована
1 окт 2024

faster-whisper-large-v3-turbo-ct2

Распознавание речиАудио → текст8 профессий

Конверсия Whisper large-v3 turbo в формат CTranslate2 для распознавания речи и получения текстовых расшифровок.

158 тыс.скачиваний за 30 дней228лайковвеса обновлены22 фев 2026

Бенчмарки

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

Публичные оценки1

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

  • ARTPARK-IISc/Vaani-Benchmark-V1.0

    score

    Результат

    34,7

    Hugging Face Eval Results

    Отчёт автораревизия не подтверждена

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это конверсия модели deepdml/whisper-large-v3-turbo в формат CTranslate2, подготовленная для запуска через CTranslate2 и проекты на его основе, включая faster-whisper. Модель предназначена для автоматического распознавания речи: она принимает аудио и выдаёт текстовую расшифровку.

Веса сохранены в FP16; при загрузке в CTranslate2 можно выбрать другой тип вычислений через параметр compute_type. Карточка указывает поддержку распознавания на множестве языков, в том числе русском и английском. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • расшифровка русскоязычных аудиозаписей
  • транскрибация многоязычных аудио
  • распознавание речи в приложениях на faster-whisper

Ограничения

Это конверсия для CTranslate2, поэтому для использования требуется совместимая библиотека или проект, например faster-whisper. Веса сохранены в FP16; качество распознавания и скорость могут зависеть от выбранного типа вычислений и оборудования.

Для каких профессий подходит8

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 large-v3 turbo model for CTranslate2

This repository contains the conversion of deepdml/whisper-large-v3-turbo 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("deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2")

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 deepdml/whisper-large-v3-turbo --output_dir faster-whisper-large-v3-turbo \
    --copy_files tokenizer.json preprocessor_config.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.

Citation

Please cite the model using the following BibTeX entry:

@misc{deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2,
      title={Faster Whisper ct2 large-v3 turbo},
      author={Jimenez, David},
      howpublished={\url{https://huggingface.co/deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2}},
      year={2024}
    }

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
4df90f7

0 моделей