Akan Whisper Model

🚀 阿坎語Whisper模型

本模型專為阿坎語自動語音識別而設計，能將阿坎語語音準確轉錄為文本，為阿坎語相關應用提供有力支持。

🚀 快速開始

from transformers import WhisperForConditionalGeneration, WhisperProcessor

model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("GiftMark/akan-whisper-model")
processor = WhisperProcessor.from_pretrained("GiftMark/akan-whisper-model")

def transcribe(audio_array):
    inputs = processor(audio_array, sampling_rate=16000, return_tensors="pt").input_features
    predicted_ids = model.generate(inputs)
    transcription = processor.batch_decode(predicted_ids, skip_special_tokens=True)[0]
    return transcription

✨ 主要特性

模型詳情

模型描述

此模型是OpenAI的Whisper模型的微調版本，用於對加納使用的低資源語言——阿坎語進行自動語音識別（ASR）。該模型在包含阿坎語音頻片段和相應轉錄文本的數據集上進行訓練，能夠將口語阿坎語轉錄為文本。

• 開發者： Mark Atta Mensah
• 共享者： Mark Atta Mensah
• 模型類型： 自動語音識別（ASR）
• 語言（NLP）： 阿坎語（特維語）
• 微調基礎模型： openai/whisper-small

用途

直接使用

該模型可直接用於將阿坎語語音轉錄為文本。適用於語音助手、轉錄服務以及其他需要阿坎語支持的基於語言的解決方案。

下游使用

該模型可進一步微調，或集成到需要多語言ASR功能或針對阿坎語進行特定領域適配的大型應用程序中。

不適用場景

該模型不適用於阿坎語（特維語）以外的語言，並且在沒有額外微調的情況下，對其他低資源語言的表現可能不佳。

偏差、風險和侷限性

與任何ASR模型一樣，此模型可能會基於其訓練數據集存在偏差。訓練數據中的潛在偏差可能導致在未在數據中得到充分體現的口音、方言或語言變體上表現不佳。

建議

用戶應瞭解這些侷限性，並在部署前評估模型在特定應用中的性能。

📚 詳細文檔