🚀 德语语音识别模型 - whisper-large-v3-turbo-german
本模型基于 Whisper Large v3 进行微调,专门用于德语语音识别。Whisper 是 OpenAI 开发的强大语音识别平台,此模型针对德语语音处理和识别进行了特别优化。
🚀 快速开始
此模型是一个 CTranslate2 转换版本,适用于符合 CTranslate 的框架,如 faster-whisper。若对微调方法或使用的数据集有任何疑问,请参考原始仓库 primeline/whisper-large-v3-turbo-german。
✨ 主要特性
概述
该模型基于 Whisper Large v3,针对德语语音识别进行了微调。Whisper 是 OpenAI 开发的强大语音识别平台,此模型专门针对德语语音的处理和识别进行了优化。
应用场景
该模型可应用于多个领域,包括:
- 德语口语转录
- 语音命令和语音控制
- 德语视频自动字幕
- 德语语音搜索查询
- 文字处理程序中的语音听写功能
📚 详细文档
模型家族
模型 |
参数 |
链接 |
Whisper large v3 german |
1.54B |
链接 |
Whisper large v3 turbo german |
809M |
链接 |
Distil-whisper large v3 german |
756M |
链接 |
tiny whisper |
37.8M |
链接 |
评估 - 词错误率 (WER)
数据集 |
openai-whisper-large-v3-turbo |
openai-whisper-large-v3 |
primeline-whisper-large-v3-german |
nyrahealth-CrisperWhisper (large) |
primeline-whisper-large-v3-turbo-german |
Tuda-De |
8.300 |
7.884 |
7.711 |
5.148 |
6.441 |
common_voice_19_0 |
3.849 |
3.484 |
3.215 |
1.927 |
3.200 |
multilingual librispeech |
3.203 |
2.832 |
2.129 |
2.815 |
2.070 |
全部 |
3.649 |
3.279 |
2.734 |
2.662 |
2.628 |
评估数据和代码可在 此处 获取。
训练数据
该模型的训练数据包含大量来自不同来源的德语口语。数据经过精心挑选和处理,以优化识别性能。
训练过程
模型训练使用了以下超参数:
- 批量大小:12288
- 训练轮数:3
- 学习率:1e-6
- 数据增强:无
- 优化器:Ademamix
💻 使用示例
基础用法
import torch
from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, AutoProcessor, pipeline
from datasets import load_dataset
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
torch_dtype = torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32
model_id = "primeline/whisper-large-v3-turbo-german"
model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained(
model_id, torch_dtype=torch_dtype, low_cpu_mem_usage=True, use_safetensors=True
)
model.to(device)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
pipe = pipeline(
"automatic-speech-recognition",
model=model,
tokenizer=processor.tokenizer,
feature_extractor=processor.feature_extractor,
max_new_tokens=128,
chunk_length_s=30,
batch_size=16,
return_timestamps=True,
torch_dtype=torch_dtype,
device=device,
)
dataset = load_dataset("distil-whisper/librispeech_long", "clean", split="validation")
sample = dataset[0]["audio"]
result = pipe(sample)
print(result["text"])
📄 许可证
本模型采用 Apache-2.0 许可证。
关于我们

我们是德国人工智能基础设施的合作伙伴。体验强大的人工智能基础设施,助力您在深度学习、机器学习和高性能计算领域实现目标。该基础设施针对人工智能训练和推理进行了优化。
模型作者:Florian Zimmermeister