/ Модель

Характеристики

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

faster-whisper-tiny

Распознавание речиАудио → текст8 профессий

Конверсия Whisper tiny в формат CTranslate2 для автоматического распознавания речи с использованием CTranslate2 и faster-whisper.

3 181скачиваний за 30 дней10лайковвеса 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

guillaumekln/faster-whisper-tiny — конверсия модели Whisper tiny от OpenAI в формат CTranslate2, подготовленная для запуска в CTranslate2 и проектах на его основе, включая faster-whisper. Модель предназначена для автоматического распознавания речи; исходная модель — openai/whisper-tiny.

Веса сохранены в FP16. При загрузке тип вычислений можно выбрать через параметр compute_type в CTranslate2. Репозиторий лицензирован по MIT.

Сценарии применения

  • расшифровка аудиозаписей
  • распознавание речи в аудио на поддерживаемых языках
  • транскрибирование записей с помощью faster-whisper

Ограничения

В репозитории не приведены отдельные оценки качества или подробные ограничения; исходная модель имеет размер tiny. Веса поставляются в FP16, а другой тип вычислений выбирается при загрузке через CTranslate2.

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 tiny model for CTranslate2

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

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 --output_dir faster-whisper-tiny \
    --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
ab6d5dc

0 моделей