Feinabstimmung des Whisper-Spracherkennungsmodells zur Unterstützung des Trainings ohne Zeitstempeldaten, des Trainings mit Zeitstempeldaten und des Trainings ohne Sprachdaten. Beschleunigen Sie die Inferenz und unterstützen Sie die Webbereitstellung, die Bereitstellung auf Windows-Desktops und die Bereitstellung auf Android
Trainieren Sie ein Spracherkennungsmodell, um gesprochene Sprache in Text zu verstehen und zu übersetzen, selbst ohne bestimmte Datentypen.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
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Whisper-Finetune hat 1.2k Sterne auf GitHub. Es wurde 222-mal geforkt. Whisper-Finetune ist hauptsächlich in C geschrieben. Es wird seit 2023 aktiv entwickelt. Whisper-Finetune ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: android, asr, chinese, ctranslate2.
Feinabstimmung des Whisper-Spracherkennungsmodells zur Unterstützung des Trainings ohne Zeitstempeldaten, des Trainings mit Zeitstempeldaten und des Trainings ohne Sprachdaten. Beschleunigen Sie die Inferenz und unterstützen Sie die Webbereitstellung, die Bereitstellung auf Windows-Desktops und die Bereitstellung auf Android
Whisper-Finetune ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.
Ja. Whisper-Finetune ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Whisper-Finetune ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar.
Whisper-Finetune ist hauptsächlich in C geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/yeyupiaoling-whisper-finetune.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.