Whisper-Finetune
Affinez le modèle de reconnaissance vocale Whisper pour prendre en charge l'entraînement sans données de timestamp, l'entraînement avec des données de timestamp et l'entraînement sans données vocales. Accélérez l'inférence et prenez en charge le déploiement Web, le déploiement sur bureau Windows et le déploiement Android
Entraînez un modèle de reconnaissance vocale pour comprendre et traduire le langage parlé en texte, même sans certains types de données.
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Whisper-Finetune compte 1.2k étoiles sur GitHub. Il a été forké 222 fois. Whisper-Finetune est écrit principalement en C. Il est développé activement depuis 2023. Whisper-Finetune est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : android, asr, chinese, ctranslate2.
Qu'est-ce que Whisper-Finetune ?
Affinez le modèle de reconnaissance vocale Whisper pour prendre en charge l'entraînement sans données de timestamp, l'entraînement avec des données de timestamp et l'entraînement sans données vocales. Accélérez l'inférence et prenez en charge le déploiement Web, le déploiement sur bureau Windows et le déploiement Android
Whisper-Finetune est-il open source ?
Whisper-Finetune est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.
Whisper-Finetune est-il gratuit ?
Oui. Whisper-Finetune est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est Whisper-Finetune ?
Whisper-Finetune est disponible sous licence Apache-2.0.
Dans quel langage Whisper-Finetune est-il écrit ?
Whisper-Finetune est écrit principalement en C.
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[](https://opensourceai.tech/project/yeyupiaoling-whisper-finetune.html)
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