推荐开源项目： whisper-finetuning——时间对齐的Whisper模型微调库

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper-finetuning

在这个快速发展的AI时代，语音识别和转录技术的进步为许多领域带来了革新。OpenAI的Whisper模型正是这样一款强大的多语言端到端语音识别工具。然而，如何利用带有时间戳的转录数据进行微调以提升性能呢？这就是whisper-finetuning项目出场的时候了。

项目介绍

whisper-finetuning 是一个专门为那些希望使用有时间标记的数据来优化Whisper模型的开发者准备的开源工具包。与现有的只支持无时间戳转录数据的代码不同，这个库允许你在训练过程中生成带有时序信息的转录结果。这意味着你可以精确地知道每个单词或短语在音频中的确切位置，这对于视频字幕、实时翻译等应用来说至关重要。

项目技术分析

项目基于Python构建，并依赖PyTorch深度学习框架。它提供了从SRT或VTT格式的时间对齐文本文件生成JSONL格式训练集的脚本，以及用于微调Whisper模型和评估性能的工具。值得注意的是，项目还引入了一个选项，即使用bitsandbytes的Adam 8bit优化器，这能够有效地降低GPU内存使用，使得在8GB GPU上训练小型多模态模型成为可能。

项目及技术应用场景

whisper-finetuning适用于各种场景：

• 教育：自动创建带时间轴的课程笔记。
• 智能助手：提供更精确的语音命令解析。
• 媒体制作：自动生成视频字幕。
• 会议记录：实时转换并定位会议发言内容。
• 跨语言通信：用于精准的实时翻译服务。

项目特点

• 时间对齐的转录：不仅提供转录文本，还能同步匹配音频中的时间点。
• 易于使用：简洁的CLI接口，只需几步即可完成数据预处理、模型微调和转录音频。
• 资源优化：可选的Adam 8bit优化器降低GPU资源需求。
• 灵活的输入格式：支持SRT和VTT两种常见的字幕格式作为输入。
• 全面的文档：详细说明和帮助选项，便于理解和定制。

通过whisper-finetuning，您可以充分利用时间对齐的训练数据，让Whisper模型在您的特定任务中发挥更大的潜力。不论您是初学者还是经验丰富的开发人员，这个项目都值得您一试。立即加入，体验更精准的语音识别世界吧！

whisper-finetuning [WIP] Scripts for fine-tuning Whisper 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper-finetuning