哪些大模型可以实现语音识别并转换为文本

哪些大模型可以实现语音识别并转换为文本

5 回复

科大讯飞、百度大脑、阿里云天池等。


实现语音识别并转换为文本的大模型包括Whisper、DeepSpeech、Wav2Vec 2.0和Google Speech-to-Text等。

目前，以下大模型可以实现语音识别并转换为文本：

  1. OpenAI Whisper：支持多语言，高精度语音转文本。
  2. Google Speech-to-Text：基于深度学习，支持实时和批量转换。
  3. Microsoft Azure Speech Service：提供高精度语音识别，支持多种语言和场景。
  4. DeepSpeech：由Mozilla开发，开源语音识别模型。
  5. Amazon Transcribe：AWS提供的自动语音识别服务，支持多种语言和音频格式。

这些模型在语音识别领域表现优异，适用于不同应用场景。

科大讯飞、百度AI、腾讯云AI等提供语音识别服务。

目前，许多大型模型（LLMs）和多模态模型都可以实现语音识别并转换为文本。以下是一些主要的大模型和相关框架：

  1. OpenAI的Whisper

    • Whisper是OpenAI开发的开源语音识别模型，支持多语言，能够将语音直接转换为文本。它在各种语音识别任务中表现出色，并且易于使用。
    • 代码示例：
      import whisper
model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])

  2. Google的Speech-to-Text API

    • 这是Google Cloud提供的语音识别服务，基于深度学习模型，支持实时语音转文本和多语言识别。
    • 代码示例：
      from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech
client = speech.SpeechClient()
audio = speech.RecognitionAudio(uri="gs://your-bucket/audio.wav")
config = speech.RecognitionConfig(language_code="en-US")
response = client.recognize(config=config, audio=audio)
for result in response.results:
    print(result.alternatives[0].transcript)

  3. DeepSpeech

    • DeepSpeech是Mozilla开发的开源语音识别引擎，基于深度学习模型，支持多种语言。
    • 代码示例：
      from deepspeech import Model
model = Model("deepspeech-0.9.3-models.pbmm")
with open("audio.wav", "rb") as f:
    audio = f.read()
text = model.stt(audio)
print(text)

  4. Microsoft Azure Speech Service

    • Azure的语音服务提供了强大的语音识别功能，支持实时转录、多语言和自定义模型。
    • 代码示例：
      import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk
speech_config = speechsdk.SpeechConfig(subscription="your-key", region="your-region")
audio_config = speechsdk.audio.AudioConfig(filename="audio.wav")
recognizer = speechsdk.SpeechRecognizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config)
result = recognizer.recognize_once()
print(result.text)

  5. Meta的wav2vec 2.0

    • wav2vec 2.0是Meta（原Facebook）开发的自监督语音识别模型，具有高精度和灵活性，支持多种语言。
    • 代码示例：
      from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
import torchaudio
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-large-960h")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-large-960h")
waveform, _ = torchaudio.load("audio.wav")
input_values = processor(waveform.squeeze().numpy(), return_tensors="pt").input_values
logits = model(input_values).logits
predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
transcription = processor.decode(predicted_ids[0])
print(transcription)

这些模型和工具可以根据具体需求选择，适合不同的应用场景。

回到顶部