Faster Whisper Medium

🚀 CTranslate2用Whisperミディアムモデル

このリポジトリには、openai/whisper-medium を CTranslate2 のモデル形式に変換したものが含まれています。 このモデルは、CTranslate2 または faster-whisper のような CTranslate2 ベースのプロジェクトで使用できます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、CTranslate2 または CTranslate2 をベースにしたプロジェクトで使用できます。以下に使用例を示します。

💻 使用例

基本的な使用法

from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("medium")

segments, info = model.transcribe("audio.mp3")
for segment in segments:
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))

🔧 技術詳細

変換詳細

元のモデルは、以下のコマンドで変換されました。

ct2-transformers-converter --model openai/whisper-medium --output_dir faster-whisper-medium \
    --copy_files tokenizer.json --quantization float16

モデルの重みは FP16 で保存されています。この型は、CTranslate2 の compute_type オプション を使用してモデルを読み込む際に変更できます。

その他の情報

元のモデルに関する詳細情報は、モデルカード を参照してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で提供されています。

サポート言語

タグ

• オーディオ
• 自動音声認識