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
君不言语音识别技术则已，言则必称Whisper，没错，OpenAi开源的Whisper确实是世界主流语音识别技术的魁首，但在中文领域，有一个足以和Whisper相颉顽的项目，那就是阿里达摩院自研的FunAsr。FunAsr主要依托达摩院发布的Paraformer非自回归端到端语音识别模型，它具有高精度、高效率、便捷部署的优点，支持快速构建语音识别服务，最重要的是，FunASR支持标点符号识别、低语音识别、音频-视觉语音识别等功能，也就是说，它不仅可以实现语音转写，还能在转写后进行标注，一石二鸟。FunAsr和Whisper对比Mediumvsspeech_paraformer首先配置好Pyth
君不言语音识别技术则已，言则必称Whisper，没错，OpenAi开源的Whisper确实是世界主流语音识别技术的魁首，但在中文领域，有一个足以和Whisper相颉顽的项目，那就是阿里达摩院自研的FunAsr。FunAsr主要依托达摩院发布的Paraformer非自回归端到端语音识别模型，它具有高精度、高效率、便捷部署的优点，支持快速构建语音识别服务，最重要的是，FunASR支持标点符号识别、低语音识别、音频-视觉语音识别等功能，也就是说，它不仅可以实现语音转写，还能在转写后进行标注，一石二鸟。FunAsr和Whisper对比Mediumvsspeech_paraformer首先配置好Pyth
目录年初年末月初月末日初日末记录日常开发中Java8时间API的常用的日期转换代码。注意：下文中，都以LocalDateTime为例，在不声明的情况下如下方法一般都适用于Java8中LocalDate、LocalDateTime、OffsetDateTime、ZonedDateTime等时间类，不适用某些类时会在文中有提醒。年初年末使用TemporalAdjusters工具类。LocalDateTime.now().with(TemporalAdjusters.firstDayOfYear());//2023-01-01T14:11:27.062使用with、adjustInto方法，通过Te
语音识别转文本相信很多人都用过，不管是手机自带，还是腾讯视频都附带有此功能，今天简单说下：fasterwhisper地址：https://github.com/SYSTRAN/faster-whisperhttps://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/SYSTRAN/faster-whisper实现功能：从麦克风获取声音进行实时语音识别转文本代码仅仅用了40多行即可实现实时语音转文本功能封装成类调用十分简单，代码如下：fwm=FasterWhisperManager()fwm.start()whileTrue:time.sleep(0.2
我有一个SpringBootRestfulAPI服务，该服务在其响应中返回Java对象，该对象被翻译成JSON。Java对象属性之一是“Java.time.instant”。我应该如何将其翻译成返回的JSON对象？更新我已经尝试使用@jsonformat，但这不起作用...返回的Java对象具有“即时”属性...@JsonFormat(shape=JsonFormat.Shape.STRING,pattern="yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ",timezone="UTC")publicInstantgetRequested(){returnRequested;}这是..
我对Hadoop及其“数据摄取”工具(例如Flume或Sqoop)的极度初级理解是，Hadoop必须始终针对数据运行其MR作业存储在其HDFS上的结构化文件中。而且，这些工具(同样是Flume、Sqoop等)基本上负责将数据从不同的系统(RDBMS、NoSQL等)导入HDFS。对我来说，这意味着Hadoop将始终在“陈旧”(缺少更好的词)数据(分钟/小时/等)上运行。老的。因为，将大数据从这些不同的系统导入到HDFS需要时间。当MR甚至可以运行时，数据已经过时并且可能不再相关。假设我们有一个应用程序，它具有在发生某事后500毫秒内做出决定的实时限制。假设我们有大量数据流正在导入HDFS
我在本地集群上运行Hadoop2.7.1(所有节点都运行Ubuntu14.x或更高版本)。我的mapreduce程序是用Python编写的，我正在使用流式API来运行任务。我想找出所有节点上的所有映射任务所花费的总时间。怎么做？我找不到作业文件。(可能从Hadoop2.x开始删除)。 最佳答案 如果您正在寻找在所有任务中花费的所有聚合时间总和，您可能需要查看计数器。这些可以在作业历史服务器上查看，也可以在深入了解单个作业后单击左侧的Counters，或者您可以使用mapredjob命令以编程方式更多地执行此操作，例如，要打印出SUC
在启动其他地方复制下来的项目时，可能会出现Cause:connecttimedout报错，大概率由于项目与AndroidStudio使用的Gradle版本不一致导致。请检查，包名/gradle/wrapper/gradle-wrapper.properties文件 ，文件中的distributionUrl项是否与当前AndroidStudio使用的Gradle版本一致。
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了com.mysql.cj.exceptions.InvalidConnectionAttributeException:Theservertimezonevalue‘Öйú±ê׼ʱ¼ä’isunrecognizedorrepres
