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WeST主要面向开发者和数据科学家，特别是对语音识别和自然语言处理领域感兴趣的专业人士。它的简洁性和易用性使其成为快速原型开发和学术研究的理想选择。
AI语音转文本AI模型#语音识别#自然语言处理#机器学习#开源普通产品开源
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产品介绍
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简介
WeST是一个开源的语音识别转录模型，以300行代码的简洁形式，基于大型语言模型（LLM）实现语音到文本的转换。它由一个大型语言模型、一个语音编码器和一个投影器组成，其中仅投影器部分可训练。WeST的开发灵感来源于SLAM-ASR和LLaMA 3.1，旨在通过简化的代码实现高效的语音识别功能。
截图
产品特色
集成可替换的大型语言模型，如LLaMA或QWen。
使用语音编码器，例如whisper，对语音信号进行编码。
支持自定义训练数据和测试数据的jsonl格式配置。
提供训练参数的详细配置选项，包括学习率、权重衰减等。
支持Deepspeed配置，优化模型训练过程。
代码简洁，易于理解和二次开发。
使用教程
1. 准备训练和测试数据集，确保它们符合jsonl格式要求。
2. 根据项目需求安装Python环境和必要的依赖库。
3. 配置训练参数，包括学习率、权重衰减、保存策略等。
4. 如有必要，设置Deepspeed以优化训练过程。
5. 运行训练脚本，开始模型的训练。
6. 使用训练好的模型进行语音识别和转录任务。
7. 分析转录结果，根据需要调整模型参数以提高准确性。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
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