20240131在ubuntu20.04.6下使用whisper不同模式的比对2024/1/3116:07首先你要有一张NVIDIA的显卡，比如我用的PDD拼多多的二手GTX1080显卡。【并且极其可能是矿卡！】2、请正确安装好NVIDIA最新的驱动程序和CUDA。可选安装！3、配置whisperrootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$python-mpipinstall--upgradepip【可以不安装conda】rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$wgethttps://repo.a
OpenAI推出的Whisper是一个通用语音转录模型，在各种基准和音频条件下都取得了非常棒的结果。最新的large-v3模型登顶了OpenASR排行榜，被评为最佳的开源英语语音转录模型。该模型在CommonVoice15数据集的58种语言中也展现出了强大的多语言性能，在42种语言上的单词错误率(WER)低于30％。尽管转录准确度非常优秀，但推理速度非常缓慢。即使利用flashattention、半精度和分块等优化推理技术，1小时长度的音频在16GBT4GPU上也需要超过6分钟的转录时间。在本文中，我们将演示如何运用推测解码将Whisper的推理时间缩减2倍，同时在数学上确保完全取得与原模型相
前言 Whisper是一种通用语音识别模型。它是在大量不同音频数据集上进行训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。 这里呢，我将给出我的一些代码，来帮助你尽快实现【语音转文字】的服务部署。 以下是该AI模块的具体使用方式： https://github.com/openai/whisper心得 这是一个不错的语言模型，它支持自动识别语音语种，类似中文、英文、日语等它都能胜任，并且可以实现其他语种转英语翻译的功能，支持附加时间戳的字幕导出功能...... 总体来说，它甚至可以与市面上领头的语言识别功能相媲美，并且
OpenAI语音转文字whisperAPI提供了两个端点，即转录和翻译，这基于我们最先进的开源大型v2Whisper模型。它们可以用来：将音频转录成音频所在的语言。翻译并将音频转录成英文。文件上传目前限制为25MB，支持以下输入文件类型：mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav和webm。以下是一个Python示例：importrequestsimportopenai#定义API端点和头信息url="https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions"headers={"Authorization":"Bearer{}".format(ope
这里写自定义目录标题Whisper从0安装教程windows安装过程安装python3.11安装Anaconda在Anaconda里面安装whisper安装ffmpeg第一次运行whisper检查GPU一些弯路Whisper从0安装教程windows因为需要把语音变成文字稿，问了做语言相关的朋友，决定使用whisper来做这个工作官方网站：https://github.com/ggerganov/whisper.cpp但是官网的教程一般小白很难从0开始。我一共折腾了两天，找了不少教程，走了两次弯路终于搞定了。安装过程安装python3.11因为看到Anaconda官网上最新的版本是基于pyth
这个问题在这里已经有了答案:关闭11年前。PossibleDuplicates:PreincrementfasterthanpostincrementinC++-true?Ifyes,whyisit?Isthereaperformancedifferencebetweeni++and++iinC++?有人告诉我，在使用STL及其迭代器时，我应该始终使用++iter而不是iter++。我引用:Becauseitcanonlybefaster,neverslower这是真的吗？
这里写自定义目录标题构建AI-poweredTODO应用新的思考构建AI-poweredTODO应用人工智能TODO应用程序演示https://ivan-tolkunov–surukoto-run.modal.run/（警告：该应用程序可能需要长达30秒才能启动）。所有数据在不活动5分钟后重置。试着告诉它：“添加彩虹的每一种颜色”，然后“标记所有提到绿色和紫色之间的待办事项”和“清理完成的待办事项。”新的思考每个人都在构建TODO应用程序，以便开始使用编程语言或技术。我问自己一个问题：在人工智能时代，TODO应用程序会是什么样子？所以我想出了一个主意，构建一个TODO应用程序，你可以简单地与之
whisper：https://github.com/openai/whisper/tree/main参考文章：WhisperOpenAI开源语音识别模型环境配置pipinstallfaster-whispertransformers准备tiny模型需要其他版本的可以自己下载：https://huggingface.co/openai原始中文语音模型：https://huggingface.co/openai/whisper-tiny微调后的中文语音模型：gitclonehttps://huggingface.co/xmzhu/whisper-tiny-zh补下一个：tokenizer.jso
Datawhale学习笔记：fastergit丨202401task011Git简介1.1版本控制系统版本控制系统是一种用于跟踪和管理文件或代码更改的系统。它允许用户记录文件的每个版本，以便于查看、比较和恢复以前的版本。版本控制系统广泛应用于软件开发、文档管理和任何需要跟踪文件变化的领域。版本控制系统主要有集中式和分布式两种类型：集中式版本控制系统：这种系统有一个中央服务器，所有的版本信息都存储在服务器上。客户端通过与服务器的交互来获取和提交更改。例如，CVS和Subversion就是这种类型的版本控制系统。分布式版本控制系统：与集中式版本控制系统不同，分布式版本控制系统没有中央服务器。每个用
20240122在WIN10+GTX1080下使用字幕小工具V1.2的使用总结2024/1/2219:52结论：这个软件如果是习作，可以打101分，功能都实现了。如果作为商业软件/共享软件，在易用性等方面，可能就只能有70分了。【百分制】可选的改进部分：0、支持INTEL/AMD/ATI的显卡。并且给NVIDIA的显卡自动安装最新的驱动程序和CUDA版本！【对初学者友好！】1、待转换的音频/视频目录：【中文路径/长目录】对特殊字符的支持2、（识别）翻译成：语言可以按照拼音顺序排序。当然汉语/简体中文/普通话是可以放到最前面的！3、计算精度，只列出来所支持的精度，并给出估计的识别时间！4、打开输
