Betterwhisperx
Betterwhisperx
目标受众为需要进行语音识别和音频分析的开发者、研究人员以及企业用户。由于BetterWhisperX提供了词级时间戳和说话人识别功能,它特别适合于需要对音频内容进行细致分析的场景,如会议记录、讲座内容转写、多语言音频内容分析等。
总访问量: 474,564,576
占比最多地区: US(19.34%)
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简介
BetterWhisperX是一个基于WhisperX改进的自动语音识别模型,它能够提供快速的语音转文字服务,并具备词级时间戳和说话人识别功能。这个工具对于需要处理大量音频数据的研究人员和开发者来说非常重要,因为它可以大幅提高语音数据处理的效率和准确性。产品背景基于OpenAI的Whisper模型,但做了进一步的优化和改进。目前,该项目是免费且开源的,定位于为开发者社区提供更高效、更准确的语音识别工具。
截图
产品特色
- 批量推理支持,实现70倍实时转录速度
- 使用wav2vec2对齐实现精确的词级时间戳
- 支持多说话人识别,通过说话人二值化技术进行音频流分割
- 语音活动检测(VAD)预处理,减少幻觉并支持无误字率退化的批处理
- 支持多种语言的ASR模型,自动挑选适合的音素模型进行对齐
- 支持在CPU上运行,适用于Mac OS X系统
- 提供Python接口,方便集成到其他项目中
使用教程
1. 创建Python3.10环境:使用mamba创建并激活新的虚拟环境。
2. 安装CUDA和cuDNN:根据系统需求安装相应的CUDA和cuDNN版本。
3. 安装BetterWhisperX:通过pip安装BetterWhisperX模型。
4. 运行示例音频:使用whisperx命令行工具对示例音频文件进行转录。
5. 调整模型参数:根据需要调整ASR模型、对齐模型和批处理大小等参数。
6. 多语言支持:指定语言代码,并选择合适的模型进行转录。
7. 集成到项目中:通过Python接口将BetterWhisperX集成到其他项目中。
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
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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