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阿里巴巴在Qwen-Audio基础之上,开源了最新语音模型Qwen2-Audio。Qwen2-Audio一共有基础和指令微调两个版本,支持使用语音向音频模型进行提问并识别内容以及语音分析。在SER和VSC测试中,Qwen2-Audio同样以显著成绩胜出。
生成式AI初创公司aiOla在官网开源了最新语音模型Whisper-Medusa,推理效率比OpenAI开源的Whisper快50%。aiOla在Whisper的架构之上进行了修改采用了“多头注意力”机制的并行计算方法,允许模型在每个推理步骤中预测多个token,同时不会损失性能和识别准确率。aiOla表示,未来会将Whisper-Medusa的多注意力机制扩展至20个头,其推理效率将再次获得大幅度提升。
AssemblyAI最新研究成果展示了他们的Universal-1模型在多语言环境中的表现,该模型在准确性和鲁棒性方面均取得了行业领先地位。Universal-1比WhisperLarge-v3更准确,比fastWhisper更快,38秒可以处理60分钟音频。值得一提的是,非开源,仅提供API调用。
WhisperKit是一个基于Whisper项目的推理工具包,由Argmax公司推出。它允许在iOS和macOS应用程序中进行语音识别和转录。欲了解更多信息,请访问WhisperKit官方网站。
WhisperKit是一个专为自动语音识别模型压缩与优化设计的强大工具。它不仅支持对模型进行压缩和优化提供详细的性能评估数据。通过WhisperKit官网,您可以详细了解该工具的功能和应用,并体验其卓越的自动语音识别模型优化能力。
**划重点:**1.🎙️实时语音转文本:利用OpenAIWhisperLive实现即时将口语转换为文本。2.🧠大型语言模型整合:集成Mistral大型语言模型,提升对转录文本的理解和上下文把握。-推理加速:利用torch.compile对WhisperSpeech进行优化,通过即时编译PyTorch代码,进一步加快了处理速度。
由于对Whisper推理在生产中的迅速增长需求,Argmax公司决定将其作为首个项目,并于宣布将WhisperKit项目以MIT许可证的形式开源,进入beta测试阶段。WhisperKit是一个用于实现在设备上进行语音推理的开源工具,旨在通过最小的摩擦和最大的性能提高,使开发者能够轻松改进和部署快速、免费且几乎无错误的翻译和转录服务。在稳定版发布之前,WhisperKit计划引入性能报告创建、异步批处理预测、watchOS示例应用以及Metal-based推理引擎等功能。
WhisperFusion是一款基于WhisperLive和WhisperSpeech功能的产品,通过在实时语音转文字流程中集成Mistral大型语言模型来实现与AI的无缝对话。Whisper和LLM均经过TensorRT引擎优化,以最大程度提升性能和实时处理能力。torch.compile:WhisperSpeech使用torch.compile来加速推断,通过将PyTorch代码即时编译为优化内核,使PyTorch代码运行更快。
WhisperSpeech是一款完全开源的文本转语音模型,由Collabora和Lion在Juwels超级计算机上训练。它支持多种语言和多种形式的输入,包括Node.js、Python、Elixir、HTTP、Cog和Docker。想要了解更多信息并开始体验WhisperSpeech的功能,请访问官方网站:点击前往WhisperSpeech官网。
WhisperSpeech是一个开源的文本到语音系统,其最大的亮点是通过对OpenAI的Whisper语音识别模型进行反向工程,实现了接收文本输入,并利用修改后的Whisper模型生成听起来自然的语音输出。WhisperSpeech的语音输出在发音准确性和自然度方面都非常出色。-训练多语言模型:开发支持多语言的文本到语音模型。