Whisper
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12-20
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薦 阿里開(kāi)源新語(yǔ)音模型，比OpenAI的Whisper更好！
阿里巴巴在Qwen-Audio基礎(chǔ)之上，開(kāi)源了最新語(yǔ)音模型Qwen2-Audio。Qwen2-Audio一共有基礎(chǔ)和指令微調(diào)兩個(gè)版本，支持使用語(yǔ)音向音頻模型進(jìn)行提問(wèn)并識(shí)別內(nèi)容以及語(yǔ)音分析。在SER和VSC測(cè)試中，Qwen2-Audio同樣以顯著成績(jī)勝出。
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薦 比OpenAI的Whisper快50%，最新開(kāi)源語(yǔ)音模型
生成式AI初創(chuàng)公司aiOla在官網(wǎng)開(kāi)源了最新語(yǔ)音模型Whisper-Medusa，推理效率比OpenAI開(kāi)源的Whisper快50%。aiOla在Whisper的架構(gòu)之上進(jìn)行了修改采用了“多頭注意力”機(jī)制的并行計(jì)算方法，允許模型在每個(gè)推理步驟中預(yù)測(cè)多個(gè)token，同時(shí)不會(huì)損失性能和識(shí)別準(zhǔn)確率。aiOla表示，未來(lái)會(huì)將Whisper-Medusa的多注意力機(jī)制擴(kuò)展至20個(gè)頭，其推理效率將再次獲得大幅度提升。
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AI語(yǔ)音識(shí)別工具Universal-1：38秒可以處理60分鐘音頻 比f(wàn)ast Whisper更快
AssemblyAI最新研究成果展示了他們的Universal-1模型在多語(yǔ)言環(huán)境中的表現(xiàn)，該模型在準(zhǔn)確性和魯棒性方面均取得了行業(yè)領(lǐng)先地位。Universal-1比WhisperLarge-v3更準(zhǔn)確，比f(wàn)astWhisper更快，38秒可以處理60分鐘音頻。值得一提的是，非開(kāi)源，僅提供API調(diào)用。
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WhisperKit官網(wǎng)體驗(yàn)入口 iOS和macOS語(yǔ)音AI識(shí)別工具包下載地址
WhisperKit是一個(gè)基于Whisper項(xiàng)目的推理工具包，由Argmax公司推出。它允許在iOS和macOS應(yīng)用程序中進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別和轉(zhuǎn)錄。欲了解更多信息，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)WhisperKit官方網(wǎng)站。
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WhisperKit官網(wǎng)體驗(yàn)入口 AI自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別模型壓縮與優(yōu)化工具在線使用地址
WhisperKit是一個(gè)專為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別模型壓縮與優(yōu)化設(shè)計(jì)的強(qiáng)大工具。它不僅支持對(duì)模型進(jìn)行壓縮和優(yōu)化提供詳細(xì)的性能評(píng)估數(shù)據(jù)。通過(guò)WhisperKit官網(wǎng)，您可以詳細(xì)了解該工具的功能和應(yīng)用，并體驗(yàn)其卓越的自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別模型優(yōu)化能力。
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AI實(shí)時(shí)對(duì)話系統(tǒng)WhisperFusion：集成大模型，與AI無(wú)縫語(yǔ)音對(duì)話
**劃重點(diǎn):**1.🎙?實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本:利用OpenAIWhisperLive實(shí)現(xiàn)即時(shí)將口語(yǔ)轉(zhuǎn)換為文本。2.🧠大型語(yǔ)言模型整合:集成Mistral大型語(yǔ)言模型，提升對(duì)轉(zhuǎn)錄文本的理解和上下文把握。-推理加速:利用torch.compile對(duì)WhisperSpeech進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)即時(shí)編譯PyTorch代碼，進(jìn)一步加快了處理速度。
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WhisperKit開(kāi)源！可在iPhone和Mac流暢體驗(yàn)實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄
由于對(duì)Whisper推理在生產(chǎn)中的迅速增長(zhǎng)需求，Argmax公司決定將其作為首個(gè)項(xiàng)目，并于宣布將WhisperKit項(xiàng)目以MIT許可證的形式開(kāi)源，進(jìn)入beta測(cè)試階段。WhisperKit是一個(gè)用于實(shí)現(xiàn)在設(shè)備上進(jìn)行語(yǔ)音推理的開(kāi)源工具，旨在通過(guò)最小的摩擦和最大的性能提高，使開(kāi)發(fā)者能夠輕松改進(jìn)和部署快速、免費(fèi)且?guī)缀鯚o(wú)錯(cuò)誤的翻譯和轉(zhuǎn)錄服務(wù)。在穩(wěn)定版發(fā)布之前，WhisperKit計(jì)劃引入性能報(bào)告創(chuàng)建、異步批處理預(yù)測(cè)、watchOS示例應(yīng)用以及Metal-based推理引擎等功能。
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WhisperFusion官網(wǎng)體驗(yàn)入口 AI實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字在線使用地址
WhisperFusion是一款基于WhisperLive和WhisperSpeech功能的產(chǎn)品，通過(guò)在實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字流程中集成Mistral大型語(yǔ)言模型來(lái)實(shí)現(xiàn)與AI的無(wú)縫對(duì)話。Whisper和LLM均經(jīng)過(guò)TensorRT引擎優(yōu)化，以最大程度提升性能和實(shí)時(shí)處理能力。torch.compile：WhisperSpeech使用torch.compile來(lái)加速推斷，通過(guò)將PyTorch代碼即時(shí)編譯為優(yōu)化內(nèi)核，使PyTorch代碼運(yùn)行更快。
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Whisper Speech官網(wǎng)體驗(yàn)入口 開(kāi)源AI語(yǔ)音合成工具免費(fèi)使用地址
WhisperSpeech是一款完全開(kāi)源的文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音模型，由Collabora和Lion在Juwels超級(jí)計(jì)算機(jī)上訓(xùn)練。它支持多種語(yǔ)言和多種形式的輸入，包括Node.js、Python、Elixir、HTTP、Cog和Docker。想要了解更多信息并開(kāi)始體驗(yàn)WhisperSpeech的功能，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)官方網(wǎng)站：點(diǎn)擊前往WhisperSpeech官網(wǎng)。
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開(kāi)源文本到語(yǔ)音系統(tǒng)WhisperSpeech 通過(guò)反向工程實(shí)現(xiàn)
WhisperSpeech是一個(gè)開(kāi)源的文本到語(yǔ)音系統(tǒng)，其最大的亮點(diǎn)是通過(guò)對(duì)OpenAI的Whisper語(yǔ)音識(shí)別模型進(jìn)行反向工程，實(shí)現(xiàn)了接收文本輸入，并利用修改后的Whisper模型生成聽(tīng)起來(lái)自然的語(yǔ)音輸出。WhisperSpeech的語(yǔ)音輸出在發(fā)音準(zhǔn)確性和自然度方面都非常出色。-訓(xùn)練多語(yǔ)言模型:開(kāi)發(fā)支持多語(yǔ)言的文本到語(yǔ)音模型。
