Whisper-Finetune
Ajusta finamente el modelo de reconocimiento de voz Whisper para soportar entrenamiento sin datos de marca de tiempo, entrenamiento con datos de marca de tiempo y entrenamiento sin datos de voz. Acelera la inferencia y soporta despliegue web, despliegue en escritorio de Windows y despliegue en Android
Entrena un modelo de reconocimiento de voz para entender y traducir el lenguaje hablado a texto, incluso sin ciertos tipos de datos.
Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.
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Whisper-Finetune tiene 1.2k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 222 veces. Whisper-Finetune está escrito principalmente en C. Se desarrolla activamente desde 2023. Whisper-Finetune está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: android, asr, chinese, ctranslate2.
¿Qué es Whisper-Finetune?
Ajusta finamente el modelo de reconocimiento de voz Whisper para soportar entrenamiento sin datos de marca de tiempo, entrenamiento con datos de marca de tiempo y entrenamiento sin datos de voz. Acelera la inferencia y soporta despliegue web, despliegue en escritorio de Windows y despliegue en Android
¿Whisper-Finetune es de código abierto?
Whisper-Finetune es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.
¿Whisper-Finetune es gratis?
Sí. Whisper-Finetune es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está Whisper-Finetune?
Whisper-Finetune está disponible bajo la licencia Apache-2.0.
¿En qué lenguaje está escrito Whisper-Finetune?
Whisper-Finetune está escrito principalmente en C.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://opensourceai.tech/project/yeyupiaoling-whisper-finetune.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.