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Moonshine
Moonshine
Moonshine 适合需要在资源受限设备上进行快速且准确语音识别的用户，如开发者、企业以及需要实时语音转录服务的个人。它特别适合于需要在移动设备或物联网设备上进行语音交互的场景。
语音识别开发与工具#自动语音识别#边缘计算#实时转录#语音命令识别#资源受限设备普通产品开源
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简介
Moonshine 是一系列为资源受限设备优化的语音转文本模型，非常适合实时、设备上的应用程序，如现场转录和语音命令识别。在 HuggingFace 维护的 OpenASR 排行榜中使用的测试数据集上，Moonshine 的词错误率（WER）优于同样大小的 OpenAI Whisper 模型。此外，Moonshine 的计算需求随着输入音频的长度而变化，这意味着较短的输入音频处理得更快，与 Whisper 模型不同，后者将所有内容都作为 30 秒的块来处理。Moonshine 处理 10 秒音频片段的速度是 Whisper 的 5 倍，同时保持相同或更好的 WER。
截图
产品特色
实时转录：适用于现场转录和语音命令识别。
优化的词错误率：在多个数据集上优于 Whisper 模型。
快速处理：对于较短的输入音频，处理速度比 Whisper 快 5 倍。
多平台支持：支持 Torch、TensorFlow 和 JAX 后端。
灵活部署：可以在资源受限的边缘设备上运行。
易于安装：提供详细的安装指南和虚拟环境设置。
模型选择：提供 'moonshine/tiny' 和 'moonshine/base' 两种模型选择。
使用教程
1. 安装 uv 用于 Python 环境管理。
2. 创建并激活虚拟环境：uv venv env_moonshine 和 source env_moonshine/bin/activate。
3. 安装 Moonshine 包，选择适合的后端（Torch、TensorFlow 或 JAX）。
4. 设置环境变量以指示 Keras 使用特定的后端。
5. 使用提供的 .transcribe 函数测试 Moonshine，传入音频文件路径和模型名称。
6. 如果需要使用 ONNX 运行时进行推理，使用 moonshine.transcribe_with_onnx 函数。
7. 参考 GitHub 仓库中的文档和示例代码进行进一步的开发和集成。
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