Dies ist die Windows-App namens Whisper, deren neueste Version als v20250625sourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Whisper mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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BESCHREIBUNG
Whisper ist ein universelles Spracherkennungsmodell. Es wird anhand eines großen Datensatzes mit unterschiedlichen Audiodaten trainiert und ist zudem ein Multitasking-Modell, das mehrsprachige Spracherkennung, Sprachübersetzung und Sprachidentifikation durchführen kann.
Ein Transformer-Sequenz-zu-Sequenz-Modell wird für verschiedene Sprachverarbeitungsaufgaben trainiert, darunter mehrsprachige Spracherkennung, Sprachübersetzung, Spracherkennung und Sprachaktivitätserkennung. Diese Aufgaben werden gemeinsam als Token-Sequenz dargestellt, die vom Decoder vorhergesagt werden soll. Dadurch kann ein einzelnes Modell viele Stufen einer herkömmlichen Sprachverarbeitungs-Pipeline ersetzen. Das Multitask-Trainingsformat verwendet spezielle Token, die als Aufgabenspezifizierer oder Klassifizierungsziele dienen.
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung ist auch unter https://sourceforge.net/projects/whisper-openai.mirror/ verfügbar. Sie wurde in OnWorks gehostet, um die Ausführung online auf einfachste Weise über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme zu ermöglichen.
