Whisper large-v3-turbo
需求人群
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。使用场景
用于实时语音到文本的转换，提高会议记录的效率集成到移动应用中，提供多语言的语音翻译服务用于转录和分析采访、讲座等长格式的语音内容产品特色
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
- 1首先，安装Transformers库以及Datasets和Accelerate库。
- 2使用AutoModelForSpeechSeq2Seq和AutoProcessor从Hugging Face Hub加载模型和处理器。
- 3通过pipeline类创建一个用于自动语音识别的管道。
- 4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。
- 5调用管道并将音频数据作为输入，获取转录结果。
- 6如果需要，可以通过设置generate_kwargs参数来启用额外的解码策略。
- 7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。
- 8如果需要预测时间戳，可以设置return_timestamps参数为True。
团队介绍
了解 Whisper large-v3-turbo 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。