文章目录1、简介1.1whisper简介1.2whisper模型2、安装2.1whisper2.2pytorch2.3ffmpeg3、测试3.1命令测试3.2代码测试：识别声音文件3.3代码测试：实时录音识别4、工具4.1WhisperDesktop4.2Buzz4.3Whisper-WebUI结语1、简介https://github.com/openai/whisper1.1whisper简介Whisper是一种通用的语音识别模型。它是在包含各种音频的大型数据集上训练的，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。OpenAI在2022年9月21日开源了号称其英文语音辨识
1Distil-Whisper诞生Whisper是OpenAI研发并开源的一个自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）模型，他们通过从网络上收集了68万小时的多语言（98种语言）和多任务（multitask）监督数据对Whisper进行了训练。OpenAI认为使用这样一个庞大而多样的数据集，可以提高模型对口音、背景噪音和技术术语的识别能力。除了可以用于语音识别，Whisper还能实现多种语言的转录，以及将这些语言翻译成英语。目前，Whisper已经有了很多变体，也成为很多AI应用构建时的必要组件。最近，来自HuggingFace的团队提出了一种新变体——Di
一、安装：1.下载GitHub-AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui:StableDiffusionwebUI2.创建python环境condacreate-nsdpython=3.103.激活环境condaactivatesd4.下载模型，放到这里models\Stable-diffusion5.启动文件webui-user.bat参考文章：stable-diffusion-webui安装教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了_leah126的博客-CSDN博客
简介本文是一篇使用allure工具进行web自动化UI测试报告生成的介绍allure简介allure是一款java开发的报告工具，需要有java环境使用allure有两步：首先生成结果：这一步是使用了allure-pytest插件将结果生成报告这一步是使用了allure的功能，需要配置allure环境使用allure-pytest生成测试结果安装pipinstallallure-pytest在代码中使用，常用的方法如下importallure###用于标记测试####feature相当于一个功能，一个大的模块，将case分类到某个feature中，报告中在behaviore中显示，相当于tes
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
当前环境信息：在mac上安装好stablediffusion后，能做图片生成了之后，遇到一些图片需要做提示词反推，这个时候需要下载一个插件，参考：https://gitcode.net/ranting8323/stable-diffusion-webui-wd14-tagger安装完成后，可以在这个位置使用，这里是给了一个图片来反推提示词。使用过程中遇到了一些错误记录如下：Loadingwd14-vit-v2-gitmodelfilefromSmilingWolf/wd-v1-4-vit-tagger-v2'(MaxRetryError("HTTPSConnectionPool(host='h
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
1.元素操作在成功定位到元素之后，我们需要对元素进行一些操作动作。常用的元素操作动作有：（1）send_keys() 键盘动作：向浏览器发送一个内容，通常用于输入框输入内容或向浏览器发送快捷键（2）click() 鼠标左键单击，通常用于点击按钮（3）clear() 清空内容，通常用于输入框内容清空 注意：在进行测试实战时，向输入框发送内容前，要养成先清空的习惯。如果输入前输入框有内容，则send_keys()会在原内容上追加输入，从而影响测试结果。代码示例#导包fromtimeimportsleepfromseleniumimportwe
-h,--help：显示帮助信息并退出。--exit：安装后立即终止。--data-dir：指定存储所有用户数据的基本路径，默认为"./"。--config：用于构建模型的配置文件路径，默认为"configs/stable-diffusion/v1-inference.yaml"。--ckpt：稳定扩散模型的检查点路径；如果指定，该检查点将被添加到检查点列表并加载。--ckpt-dir：稳定扩散检查点的目录路径。--no-download-sd-model：即使没有找到模型，也不下载SD1.5模型。--vae-dir：变分自编码器模型的路径。--gfpgan-dir：GFPGAN目录。--gf
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
