使用场景

研究人员使用CrisperWhisper模型来分析TED演讲中的口语模式。

教育机构利用该模型来提高语言学习资料的转录质量。

企业使用CrisperWhisper来自动生成会议记录和摘要。

产品特色

准确的词级时间戳：即使在不流畅和停顿的地方，也能提供精确的时间戳。

逐字转录：包括区分填充词如'um'和'uh'在内的每一个单词。

填充词检测：检测并准确转录填充词。

幻觉减少：最小化转录幻觉以提高准确性。

支持流式应用：通过Streamlit应用程序提供用户友好的界面，允许录制或上传音频文件进行转录。

高性能：在多个数据集上显著优于Whisper Large v3，尤其是在逐字转录风格的数据集上。

使用教程

1. 克隆CrisperWhisper仓库到本地。

2. 创建Python虚拟环境并激活。

3. 安装所需的依赖库。

4. 使用Hugging Face账户下载模型。

5. 通过Python脚本或Streamlit应用程序使用模型进行语音识别。

6. 根据需要调整模型参数以优化识别效果。

7. 查看并分析转录结果，包括词级时间戳和填充词。