CrisperWhisper

Modelo de reconhecimento automático de fala preciso até o nível de palavra

Produto ComumProdutividadeReconhecimento automático de falaTranscrição literal

CrisperWhisper é uma variante avançada do modelo Whisper da OpenAI, projetada para reconhecimento de fala rápido, preciso e literal, fornecendo carimbos de tempo precisos em nível de palavra. Em comparação com o modelo Whisper original, o CrisperWhisper visa transcrever literalmente cada palavra falada, incluindo palavras de preenchimento, pausas, gagueiras e falsos começos. O modelo ficou em primeiro lugar em conjuntos de dados literais (como TED, AMI) e foi aceito no INTERSPEECH 2024.

Carimbos de tempo precisos em nível de palavra: fornece carimbos de tempo precisos
mesmo em locais com fala não fluente e pausas.
Transcrição literal: inclui cada palavra
diferenciando palavras de preenchimento como 'um' e 'éh'.
Detecção de palavras de preenchimento: detecta e transcreve com precisão palavras de preenchimento.
Redução de alucinações: minimiza as alucinações de transcrição para melhorar a precisão.
Suporte a aplicativos em fluxo contínuo: oferece uma interface amigável ao usuário por meio de um aplicativo Streamlit
permitindo a gravação ou o upload de arquivos de áudio para transcrição.
Alto desempenho: supera significativamente o Whisper Large v3 em vários conjuntos de dados
especialmente em conjuntos de dados de estilo de transcrição literal.

O CrisperWhisper é adequado para pesquisadores e desenvolvedores que precisam de reconhecimento de fala de alta precisão
especialmente em cenários que exigem registro e análise literais da fala
como atas de reuniões
transcrição de palestras e aprendizado de idiomas.

Pesquisadores usam o modelo CrisperWhisper para analisar padrões de fala em palestras TED.
Instituições de ensino usam o modelo para melhorar a qualidade da transcrição de materiais de aprendizagem de idiomas.
Empresas usam o CrisperWhisper para gerar automaticamente atas de reuniões e resumos.

1. Clone o repositório CrisperWhisper localmente.
2. Crie e ative um ambiente virtual Python.
3. Instale as bibliotecas de dependências necessárias.
4. Baixe o modelo usando sua conta Hugging Face.
5. Use o modelo para reconhecimento de fala por meio de um script Python ou do aplicativo Streamlit.

Abrir Site

CrisperWhisper Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

474564576

Taxa de Rejeição

36.20%

Média de Páginas por Visita

6.1

Duração Média da Visita

00:06:34

CrisperWhisper Tendência de Visitas

CrisperWhisper Distribuição Geográfica das Visitas

CrisperWhisper Fontes de Tráfego

CrisperWhisper Alternativas

CrisperWhisper — Modelo de reconhecimento automático de fala preciso até o nível de palavra

Produtividade

•Reconhecimento automático de fala•Transcrição literal

216

PengChengStarling — PengChengStarling é um kit de ferramentas de desenvolvimento de modelos de Reconhecimento Automático de Fala (RAF) multilíngue baseado no projeto Icefall.

Programação

•Multilíngue•Reconhecimento Automático de Fala

156

WhisperNER — Modelo unificado e aberto de reconhecimento de entidades nomeadas e reconhecimento de fala

Programação

•Reconhecimento Automático de Fala•Reconhecimento de Entidades Nomeadas

102

Moonshine — Modelo de reconhecimento de fala automático para dispositivos de borda, rápido e preciso.

Produtividade

•Reconhecimento Automático de Fala•Computação de Borda

234

Whisper large-v3-turbo — Modelo de reconhecimento automático de fala de alta eficiência

Produtividade

•Reconhecimento automático de fala•Tradução de voz

972

seed-tts-eval — Conjunto de testes para avaliar a capacidade de geração de voz zero-shot de modelos.

Código Aberto

•Síntese de Fala•Reconhecimento Automático de Fala

1428

Universal-1 — Construir o modelo líder mundial de IA de voz

Produtividade

•IA de voz•Pesquisa

702

WhisperKit — Ferramenta de compressão e otimização de modelos de reconhecimento automático de fala

Música

•Reconhecimento automático de fala•Compressão de modelos

1596

SpeechFlow - API Avançado de Voz para Texto — API poderosa de voz para texto

Produtividade

•Voz para texto•Reconhecimento automático de fala

288

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