/ Модель

Характеристики

Размер весов
1,5 ГБ
Лицензия
MIT
Библиотека
ctranslate2
Опубликована
23 мар 2023

faster-whisper-medium

Распознавание речиАудио → текст8 профессий

Конверсия Whisper medium в формат CTranslate2 для распознавания речи и использования с faster-whisper.

2 073скачиваний за 30 дней39лайковвеса 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 medium от OpenAI в формат CTranslate2, подготовленная для запуска через CTranslate2 и проекты на его основе, включая faster-whisper. Модель принимает аудио и преобразует речь в текст; её можно использовать для транскрибации аудиозаписей и интеграции распознавания речи в приложения на faster-whisper.

Веса сохранены в FP16; при загрузке можно выбрать другой compute_type. Репозиторий не описывает отдельное дообучение: это конверсия openai/whisper-medium. Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка этой конверсии не приводит подробностей об ограничениях качества; поддерживаемые языки и возможности исходного Whisper medium здесь отдельно не описаны.

Сценарии применения

  • транскрибация аудиозаписей в текст
  • распознавание речи в приложениях на faster-whisper
  • встраивание распознавания речи через CTranslate2

Ограничения

В README этой конверсии не приведены отдельные оценки качества или подробности об ограничениях; она предназначена для совместимых с CTranslate2 инструментов.

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 medium model for CTranslate2

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

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-medium --output_dir faster-whisper-medium \
    --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
8701f85

0 моделей