/ Модель

Характеристики

Размер весов
3,1 ГБ
Лицензия
MIT
Библиотека
ctranslate2
Опубликована
23 мар 2023

faster-whisper-large-v2

Распознавание речиАудио → текст10 профессий

Многоязычная модель распознавания речи Whisper large-v2 в формате CTranslate2 для использования с faster-whisper.

5 541скачиваний за 30 дней213лайковвеса обновлены12 мая 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

Это конверсия модели распознавания речи Whisper large-v2 от OpenAI в формат CTranslate2, подготовленная для запуска в CTranslate2 и проектах на его основе, включая faster-whisper. Она принимает аудио и предназначена для распознавания речи; веса сохранены в FP16, а при загрузке тип вычислений можно выбрать через параметр compute_type. Модель поддерживает много языков, включая русский, английский, китайский, немецкий, испанский и французский. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • Преобразование русской речи в текст
  • Расшифровка многоязычных аудиозаписей
  • Создание текстовых транскрипций для faster-whisper

Ограничения

Требует CTranslate2 или проекта на его основе; карточка этой конверсии не приводит оценки качества и дополнительных ограничений распознавания.

Для каких профессий подходит10

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-v2 model for CTranslate2

This repository contains the conversion of openai/whisper-large-v2 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("large-v2")

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-large-v2 --output_dir faster-whisper-large-v2 \
    --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
f541c54

0 моделей