Whisper Small Ko Low Qual Voice

🚀 whisper-small-ko-finetuned 模型卡片

本項目是基於預訓練模型微調得到的韓語自動語音識別模型，在韓語語音識別任務上表現出色，可用於多種韓語語音處理場景。

🚀 快速開始

from transformers import WhisperProcessor, WhisperForConditionalGeneration
import torch

model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("your-username/whisper-small-ko-finetuned")
processor = WhisperProcessor.from_pretrained("your-username/whisper-small-ko-finetuned")

# Input: 16kHz waveform (float32 numpy or tensor)
inputs = processor(audio_waveform, sampling_rate=16000, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    predicted_ids = model.generate(inputs.input_features)

transcription = processor.batch_decode(predicted_ids, skip_special_tokens=True)
print(transcription[0])

✨ 主要特性

• 精準識別：在韓語語音識別任務上表現出色，能準確轉錄韓語語音內容。
• 多場景適用：可用於離線或批量轉錄韓語語音數據，也可集成到韓語語音助手系統中。
• 可擴展性強：支持在特定領域數據集上進一步微調，如法律、醫療、教育等。

📦 安裝指南

暫未提供相關安裝步驟。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import WhisperProcessor, WhisperForConditionalGeneration
import torch

model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("your-username/whisper-small-ko-finetuned")
processor = WhisperProcessor.from_pretrained("your-username/whisper-small-ko-finetuned")

# Input: 16kHz waveform (float32 numpy or tensor)
inputs = processor(audio_waveform, sampling_rate=16000, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    predicted_ids = model.generate(inputs.input_features)

transcription = processor.batch_decode(predicted_ids, skip_special_tokens=True)
print(transcription[0])

高級用法

暫未提供相關高級用法示例。

📚 詳細文檔

模型詳情

本模型基於 Whisper-small 架構，使用 Hugging Face Transformers 和 PyTorch 在 62,327 對韓語音頻 - 轉錄對上進行微調。它專為通用領域的韓語語音識別而設計，適用於對話、廣播、新聞等場景。

模型來源

• 倉庫地址：https://huggingface.co/kimthegarden/whisper-small-ko-low-qual-voice
• Notebook：使用自定義的 whisper_finetuning.ipynb 進行微調
• 演示地址（可選）：[若有可用的 Gradio 或 Streamlit 演示鏈接]

應用場景

直接應用

• 韓語自動語音識別 (ASR)
• 韓語語音數據的離線或批量轉錄
• 集成到韓語語音助手系統中

下游應用

• 在特定領域數據集上進一步微調（如法律、醫療、教育）
• 研究韓語 ASR 模型的魯棒性或多語言 Whisper 模型

不適用場景

• 非韓語語音的轉錄（本模型僅支持韓語）
• 即時流式 ASR（未針對低延遲進行優化）
• 零樣本或少樣本適應其他語言

偏差、風險和侷限性

• 模型在以下情況下可能準確性下降：
  • 訓練數據中未涵蓋的地區方言或口音
  • 非常嘈雜的環境
  • 兒童語音或非母語發音
• 模型尚未針對不同說話者（性別、年齡等）進行公平性測試。

⚠️ 重要提示

模型在某些特定場景下可能存在準確性下降的問題，使用前請充分測試。

💡 使用建議

建議在部署前在特定數據領域對模型進行測試。對於敏感用例（如教育、醫療保健），可能需要進行額外的微調或數據過濾。

🔧 技術細節

暫未提供相關技術細節。

📄 許可證

本模型使用 MIT 許可證。

📞 聯繫信息

若有任何問題，請聯繫：jwk20001007@gmail.com