Un pipeline de reconnaissance vocale optimisé pour le modèle Whisper prenant en charge plusieurs moteurs d'inférence
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WhisperS2T compte 576 étoiles sur GitHub. Il a été forké 76 fois. WhisperS2T est écrit principalement en Jupyter Notebook. Il est développé activement depuis 2023. WhisperS2T est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : asr, deep-learning, speech-recognition, speech-to-text.
Un pipeline de reconnaissance vocale optimisé pour le modèle Whisper prenant en charge plusieurs moteurs d'inférence
WhisperS2T est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
Oui. WhisperS2T est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
WhisperS2T est disponible sous licence MIT.
WhisperS2T est écrit principalement en Jupyter Notebook.
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[](https://olud.ai/project/shashikg-whispers2t.html)
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