Faster Whisper Large V2 Mix Jp

🚀 Whisper-Large-V2-Mix-JP模型（适用于CTranslate2）

本项目将 vumichien/whisper-large-v2-mix-jp 模型转换为 CTranslate2 模型格式。该模型可用于CTranslate2或基于CTranslate2的项目，如 faster-whisper，为语音识别任务提供高效支持。

🚀 快速开始

本模型可在CTranslate2或基于CTranslate2的项目（如 faster-whisper）中使用。

✨ 主要特性

• 支持音频自动识别。
• 基于CTranslate2格式，可与相关项目无缝集成。

💻 使用示例

基础用法

from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("arc-r/faster-whisper-large-v2-mix-jp")

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

🔧 技术细节

转换详情

原始模型使用以下命令进行转换：

ct2-transformers-converter --model vumichien/whisper-large-v2-mix-jp --output_dir faster-whisper-large-v2-mix-jp \
    --quantization float16

请注意，模型权重以FP16格式保存。在使用CTranslate2加载模型时，可以通过 compute_type选项 更改数据类型。

📚 详细文档

有关原始模型的更多信息，请参阅其 模型卡片。