Openwhisper Turbo Large V3 Ct2
モデル概要
このモデルはWhisper-large-v3の最適化バージョンで、CTranslate2変換により効率的な音声認識を実現、リアルタイムまたはバッチ音声テキスト変換タスクに適しています
モデル特徴
効率的な推論
CTranslate2変換により、元のWhisperモデルよりも高速な推論を実現
多言語対応
英語及びその他多数の言語の音声認識に対応
容易な統合
faster-whisperライブラリとシームレスに統合可能
モデル能力
音声からテキストへ
多言語音声認識
バッチ音声処理
使用事例
音声文字起こし
会議議録の自動化
会議録音を自動的に文字記録に変換
議録作成効率向上、手作業による文字起こし時間削減
ポッドキャスト字幕生成
ポッドキャスト音声から自動的に字幕ファイルを生成
ポッドキャストのアクセシビリティ向上、手作業字幕作成コスト削減
音声分析
カスタマーサポート通話分析
カスタマーサポート通話内容を分析し、キー情報を抽出
一般的な顧客問題や改善点の特定に役立つ
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大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
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対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98