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Whisper Large V3 Turbo
Whisper Large V3 Turbo
目标受众包括AI研究人员、开发者和需要高效语音识别解决方案的企业。由于其支持多语言和快速处理能力，特别适合需要处理大量和多样化语音数据的用户。
AI语音识别AI语音转文本#自动语音识别#语音翻译#多语言支持#零样本学习优质新品开源
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简介
Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练，能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本，解码层从32减少到4，以提高速度，但可能会略微降低质量。
截图
产品特色
支持99种语言的语音识别和翻译
能够在零样本设置中泛化到多个数据集和领域
通过减少解码层数量提高模型运行速度
支持长音频文件的逐块处理
兼容所有Whisper解码策略，如温度回落和基于前一个token的条件
自动预测源音频的语言
支持语音转录和语音翻译任务
能够预测时间戳，提供句子级或单词级的时间标记
使用教程
首先，安装Transformers库以及Datasets和Accelerate库。
使用AutoModelForSpeechSeq2Seq和AutoProcessor从Hugging Face Hub加载模型和处理器。
通过pipeline类创建一个用于自动语音识别的管道。
加载并准备音频数据，可以是来自Hugging Face Hub的示例数据集或本地音频文件。
调用管道并将音频数据作为输入，获取转录结果。
如果需要，可以通过设置generate_kwargs参数来启用额外的解码策略。
如果需要进行语音翻译，可以通过设置task参数为'translate'来指定任务类型。
如果需要预测时间戳，可以设置return_timestamps参数为True。
流量来源
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