Faster Whisper Base

🚀 CTranslate2的Whisper基礎模型

本項目將 openai/whisper-base 模型轉換為 CTranslate2 模型格式。該模型可在 CTranslate2 或基於 CTranslate2 的項目（如 faster-whisper）中使用。

🚀 快速開始

本模型可用於 CTranslate2 或基於 CTranslate2 的項目，如 faster-whisper。

✨ 主要特性

• 多語言支持：支持英語、中文、德語、西班牙語等眾多語言。
• 音頻處理：適用於音頻相關任務，特別是自動語音識別。
• 模型轉換：將 openai/whisper-base 轉換為 CTranslate2 模型格式。

💻 使用示例

基礎用法

from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("base")

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

🔧 技術細節

轉換詳情

原始模型使用以下命令進行轉換：

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

請注意，模型權重以 FP16 格式保存。在使用 CTranslate2 加載模型時，可以通過 compute_type 選項 更改數據類型。

更多信息

如需瞭解原始模型的更多信息，請參閱其 模型卡片。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。