/ Модель

Характеристики

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

faster-whisper-tiny.en

Распознавание речиАудио → текст8 профессий

Конверсия Whisper tiny.en в формат CTranslate2 для распознавания английской речи, в том числе через faster-whisper.

632скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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 опубликовал конверсию модели распознавания речи Whisper tiny.en от OpenAI в формат CTranslate2. Модель предназначена для транскрибирования английской речи и может использоваться через CTranslate2 и библиотеки на его основе, включая faster-whisper.

Веса сохранены в FP16; при загрузке тип вычислений можно выбрать параметром compute_type в CTranslate2. Репозиторий содержит конвертированную модель, а не новое дообучение. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • транскрибация английской речи из аудиофайлов
  • распознавание английской речи в приложении на faster-whisper
  • получение текстовых расшифровок английских записей

Ограничения

Модель ориентирована на английский язык; карточка не сообщает о поддержке других языков. Характеристики качества и ограничения исходной Whisper tiny.en в этом README не описаны.

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.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
53b4a34

0 моделей