近期，OpenAI发布了Whisper语音识别模型，声称其在英语语音识别方面已接近人类水平的鲁棒性和准确性。出于对自动语音识别的兴趣，本人对此进行了一些尝试，看看它对中文语音识别的效果。 本内容仅供对语音识别有兴趣或者仅仅希望应用的入门朋友参考。一、安装测试电脑：MacBookPro 测试系统：MacOSMonterey12.61、安装brew 安装brew的目的是为了下一步安装python.如果已经安装，请跳过。 在终端命令行中执行：/bin/zsh-c"$(curl-fsSLhttps://gitee.com/cunkai/Home
知识蒸馏算法原理精讲文章目录知识蒸馏算法原理精讲1.什么是知识蒸馏？2.轻量化网络的方式有哪些？3.为什么要进行知识蒸馏？3.1提升模型精度3.2降低模型时延，压缩网络参数3.3标签之间的域迁移4.知识蒸馏的理论依据？5.知识蒸馏分类5.1目标蒸馏-Logits方法5.2特征蒸馏方法6.知识蒸馏的过程6.1升温(T)操作6.2温度(T)特点7.蒸馏损失计算过程8.知识蒸馏在NLP/CV中的应用8.1目标蒸馏-Logits方法应用8.2特征蒸馏方法应用9.知识蒸馏的误区参考文献1.什么是知识蒸馏？知识蒸馏就是把一个大的教师模型的知识萃取出来，把他浓缩到一个小的学生模型，可以理解为一个大的教师神经
文章目录论文信息Abstract1.Introduction2.Methodology2.1TheMainModel2.2ContrastiveLoss2.3ImplementationDetails(Hyperparameters)3.Experiments代码实现个人总结值得借鉴的地方论文信息论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.17168.pdfAbstract论文提出了一种token-level的自蒸馏对比学习(self-distillationcontrastivelearning)方法。1.Introduction传统方法使用BERT后，会对confusi
一、安装依赖pipinstall-Uopenai-whisper二、安装ffmpegcd/opt#下载5.1版本的ffmpegwgethttp://www.ffmpeg.org/releases/ffmpeg-5.1.tar.gz#解压下载的压缩包tar-zxvfffmpeg-5.1.tar.gz#进入解压后的文件夹cdffmpeg-5.1#安装ffplay需要的依赖sudoapt-getinstalllibx11-devxorg-devlibsdl2-2.0libsdl2-devsudoaptinstallclanglibfdk-aac-devlibspeex-devlibx264-devl
内容来源：@xiaohugggDistil-Whisper：比Whisper快6倍，体积小50%的语音识别模型该模型是由HuggingFace团队开发，它在Whisper核心功能的基础上进行了优化和简化，体积缩小了50%。速度提高了6倍。并且在分布外评估集上的字错误率(WER)不超过1%。它还可以作为Whisper的助手模型用于推测性解码，速度提高了2倍。主要优点：速度-Distil-Whisper的推理速度是Whisper的6倍。尺寸-模型大小减少了49%，更适合资源有限的设备。准确性-词错误率（WER）与Whisper相比只有1%的差距。抗噪声-在嘈杂环境下仍能保持较高的识别准确性。减少
Attention注意力机制模块，兼容自注意力和交叉注意力。AttentionBlockTransformer模块，包含一个自注意力，一个交叉注意力（可选）和一个MLP模块。AudioEncoder+TextDecoder音频编码器和文本解码器。编码器的Transformer模块只有自注意力，解码器的Transformer模块有一个自注意力一个交叉注意力。WhisperWhisper整体模型。
看这个githubhttps://github.com/Purfview/whisper-standalone-win/tags下载视频提取音频ffmpeg-i222.mp4-vn-b:a128k-c:amp3output.mp3截取4秒后的音频ffmpeg-ioutput.mp3-ss4-ccopyoutput2.mp3使用whisper-faster.exe生成字幕whisper-faster.exeC:\Users\pc\Videos\Captures\output3.mp3-l=Chinese--model=medium--output_formatsrt缺少插件解决方法cudnn_o
在11月7日凌晨，OpenAI全球开发者大会宣布了GPT-4的一次大升级，推出了GPT-4Turbo号称为迄今为止最强的大模型。此次GPT-4的更新和升级在多个方面显示出强大的优势和潜力。为了让集简云用户能快速体验新模型的能力，我们第一时间整理了大会发布的模型，并率先将新模型接入到集简云中：● 新增GPT-4TurbowithVersion: 带视觉识别的GPT4模型●新增GPT-4Turbo模型：支持最大128K上下文内容●新增Dall.E3图像模型●更新Whisper模型●更新GPT-3.5模型●新增GPT3.5FineTuning微调功能新增GPT-4TurbowithVersion:带
目录介绍效果输出信息 项目代码下载 介绍github地址：https://github.com/sandrohanea/whisper.netWhisper.net.SpeechtotextmadesimpleusingWhisperModels模型下载地址：https://huggingface.co/sandrohanea/whisper.net/tree/main/classic效果输出信息 whisper_init_from_file_no_state:loadingmodelfrom'ggml-small.bin'whisper_model_load:loadingmodelwhis
1、前言OpenAI开源的免费离线语音识别神器Whisper，我在安装使用后发现一些问题，于是搜了半天最终汇总了这几个主要的小技巧，希望对大家有帮助，不用满世界再搜了。我主要用于中文的识别，所以就只说中文相关的了，我的环境是：系统：Ubuntu22.04Python:3.9.9(conda)具体怎么正常使用或者怎么安装，官方MD很详细了，不行再搜搜也就有了，我就没记录。官方github：GitHub-openai/whisper:RobustSpeechRecognitionviaLarge-ScaleWeakSupervision2、模型选哪个 whisper提供了5个模型，见下表：
