Belle Whisper Large V3 Turbo Zh

🚀 Belle-whisper-large-v3-turbo-zh

本項目微調了whisper-large-v3-turbo-zh模型，以增強中文語音識別能力。在中文自動語音識別（ASR）基準測試中，包括 AISHELL1、AISHELL2、WENETSPEECH 和 HKUST，Belle-whisper-large-v3-turbo-zh 相較於 whisper-large-v3-turbo 展現出了 24 - 64% 的相對性能提升。

🚀 快速開始

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✨ 主要特性

• 微調 whisper-large-v3-turbo-zh 模型，顯著提升中文語音識別性能。
• 標點符號來自模型 punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large，並添加到訓練數據集中。

📦 安裝指南

暫未提供安裝步驟，可參考 transformers 庫的安裝方法。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import pipeline

transcriber = pipeline(
  "automatic-speech-recognition", 
  model="BELLE-2/Belle-whisper-large-v3-turbo-zh"
)

transcriber.model.config.forced_decoder_ids = (
  transcriber.tokenizer.get_decoder_prompt_ids(
    language="zh", 
    task="transcribe"
  )
)

transcription = transcriber("my_audio.wav") 

🔧 技術細節

微調信息

如果你想在自己的數據集上微調該模型，請參考 GitHub 倉庫。

字符錯誤率（CER）對比

值得一提的是，與 whisper-large-v3 和 whisper-large-v3-turbo 相比，Belle-whisper-large-v3-turbo-zh 有顯著的性能提升。

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。

📚 引用說明

使用我們的代碼、數據或模型時，請引用我們的論文和 GitHub 倉庫：

@misc{BELLE,
  author = {BELLEGroup},
  title = {BELLE: Be Everyone's Large Language model Engine},
  year = {2023},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/LianjiaTech/BELLE}},
}