%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Faster Whisper Large V3 Ru Podlodka Int8
F
Faster Whisper Large V3 Ru Podlodka Int8
bzikstによって開発
これはOpenAI Whisperアーキテクチャに基づくロシア語音声認識モデルで、ロシア語音声からテキストへの変換タスクに最適化され、ctranslate2形式に変換されて推論効率が向上しています。
ダウンロード数 29
リリース時間 : 9/17/2024
モデル概要
このモデルはWhisper-large-v3のロシア語最適化バージョンで、効率的なロシア語音声認識タスクをサポートし、量子化処理によりリソースが制限された環境でも動作可能です。
モデル特徴
ロシア語最適化
Podlodkaなどのロシア語音声データセットに基づいて特別に訓練され、ロシア語のアクセントや音声特徴をより良く認識できます
効率的な推論
ctranslate2への変換とint8量子化により、推論速度が大幅に向上し、リソース消費が削減されます
複数データセットでの訓練
podlodka_speech、rulibrispeech、taiga_speech_v2などの複数のロシア語データセットを統合しています
モデル能力
ロシア語音声からテキストへの変換
長音声処理
リアルタイム音声認識
使用事例
音声文字起こし
会議議録の自動化
ロシア語の会議録音を自動的に文字記録に変換
高精度な文字起こしテキスト
メディアコンテンツの字幕生成
ロシア語の動画/ポッドキャストに自動的に字幕を生成
同期された字幕ファイル出力
音声アシスタント
ロシア語音声コマンド認識
スマートデバイスでロシア語音声コマンド認識を実現
低遅延のコマンド応答
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
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