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Whisperner
Whisperner
目标受众为开发者、数据科学家和企业，他们需要处理大量的语音数据和实体识别任务。WhisperNER因其零样本能力和高准确性，特别适合于需要快速部署语音识别和实体识别解决方案的场景，尤其是在资源有限或需要处理多种语言的情况下。
#自动语音识别#命名实体识别#深度学习#开源#多语言支持普通产品开源
总访问量： 474,564,576
占比最多地区： US(19.34%)
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产品介绍
网站流量
简介
WhisperNER是一个结合了自动语音识别（ASR）和命名实体识别（NER）的统一模型，具备零样本能力。该模型旨在作为ASR带NER的下游任务的强大基础模型，并可以在特定数据集上进行微调以提高性能。WhisperNER的重要性在于其能够同时处理语音识别和实体识别任务，提高了处理效率和准确性，尤其在多语言和跨领域的场景中具有显著优势。
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产品特色
- 零样本能力：无需训练即可识别多种语言和实体。
- 统一模型：结合ASR和NER，提高处理效率。
- 微调能力：可以在特定数据集上进行微调，以获得更好的性能。
- 多语言支持：适用于多种语言的语音和实体识别。
- 高准确性：基于先进的深度学习技术，提供高精度的识别结果。
- 易于集成：提供代码示例和API，方便开发者集成到自己的项目中。
- 开源：代码开源，社区可以共同参与模型的改进和优化。
使用教程
1. 创建虚拟环境并激活：使用conda或pip安装所需环境和依赖。
2. 克隆代码库：通过git clone命令将WhisperNER的代码克隆到本地。
3. 安装依赖：根据项目提供的requirements.txt文件，使用pip安装所有依赖。
4. 加载模型和处理器：使用transformers库中的WhisperProcessor和WhisperForConditionalGeneration加载预训练模型。
5. 音频预处理：使用项目提供的audio_preprocess函数对音频文件进行预处理。
6. 运行模型：将预处理后的音频输入到模型中，生成token ids。
7. 后处理：将生成的token ids转换为文本，并去除prompt部分，得到最终的语音识别和实体识别结果。
流量来源
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