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Crisperwhisper
Crisperwhisper
CrisperWhisper适合需要高精度语音识别的研究人员和开发者，特别是在需要逐字记录和分析口语的场景中，如会议记录、讲座转录和语言学习。
AI语音识别AI语音转文本#自动语音识别#逐字转录#时间戳#填充词检测普通产品开源
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简介
CrisperWhisper是基于OpenAI的Whisper模型的高级变体，专为快速、准确、逐字的语音识别设计，提供准确的词级时间戳。与原始Whisper模型相比，CrisperWhisper旨在逐字转录每一个说出的单词，包括填充词、停顿、口吃和错误的开始。该模型在逐字数据集（如TED、AMI）中排名第一，并在INTERSPEECH 2024上被接受。
截图
产品特色
准确的词级时间戳：即使在不流畅和停顿的地方，也能提供精确的时间戳。
逐字转录：包括区分填充词如'um'和'uh'在内的每一个单词。
填充词检测：检测并准确转录填充词。
幻觉减少：最小化转录幻觉以提高准确性。
支持流式应用：通过Streamlit应用程序提供用户友好的界面，允许录制或上传音频文件进行转录。
高性能：在多个数据集上显著优于Whisper Large v3，尤其是在逐字转录风格的数据集上。
使用教程
1. 克隆CrisperWhisper仓库到本地。
2. 创建Python虚拟环境并激活。
3. 安装所需的依赖库。
4. 使用Hugging Face账户下载模型。
5. 通过Python脚本或Streamlit应用程序使用模型进行语音识别。
6. 根据需要调整模型参数以优化识别效果。
7. 查看并分析转录结果，包括词级时间戳和填充词。
流量来源
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