Whisper-Finetune
Affina il modello di riconoscimento vocale Whisper per supportare l'addestramento senza dati di timestamp, l'addestramento con dati di timestamp e l'addestramento senza dati vocali. Accelera l'inferenza e supporta il deployment Web, il deployment su desktop Windows e il deployment su Android
Addestra un modello di riconoscimento vocale per comprendere e tradurre il linguaggio parlato in testo, anche senza determinati tipi di dati.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
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Whisper-Finetune ha 1.2k stelle su GitHub. È stato forkato 219 volte. Whisper-Finetune è scritto principalmente in C. È in sviluppo attivo dal 2023. Whisper-Finetune è disponibile con licenza Apache-2.0. I suoi temi principali sono: android, asr, chinese, ctranslate2.
Che cos'è Whisper-Finetune?
Affina il modello di riconoscimento vocale Whisper per supportare l'addestramento senza dati di timestamp, l'addestramento con dati di timestamp e l'addestramento senza dati vocali. Accelera l'inferenza e supporta il deployment Web, il deployment su desktop Windows e il deployment su Android
Whisper-Finetune è open source?
Whisper-Finetune è un progetto open source. È rilasciato con licenza Apache-2.0.
Whisper-Finetune è gratuito?
Sì. Whisper-Finetune è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è Whisper-Finetune?
Whisper-Finetune è disponibile con licenza Apache-2.0.
In quale linguaggio è scritto Whisper-Finetune?
Whisper-Finetune è scritto principalmente in C.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/yeyupiaoling-whisper-finetune.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.