Il s'agit de l'application Windows « whistle-timested » dont la dernière version est téléchargeable sous le nom v1.15.9sourcecode.tar.gz. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée whisper-timestamped avec OnWorks gratuitement.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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horodaté par murmure
DESCRIPTION
Reconnaissance vocale automatique multilingue avec horodatage et fiabilité au niveau des mots. Whisper est un ensemble de modèles de reconnaissance vocale multilingues robustes, entraînés par OpenAI, qui offrent des résultats de pointe dans de nombreuses langues. Les modèles Whisper ont été entraînés pour prédire l'horodatage approximatif des segments de parole (la plupart du temps avec une précision d'une seconde), mais ils ne peuvent pas prédire l'horodatage des mots. Ce référentiel propose une implémentation permettant de prédire l'horodatage des mots et d'obtenir une estimation plus précise des segments de parole lors de la transcription avec les modèles Whisper. De plus, un score de confiance est attribué à chaque mot et à chaque segment.
Caractéristiques
- L'estimation du début/de la fin est plus précise
- Documents disponibles
- Des scores de confiance sont attribués à chaque mot
- Si possible (sans recherche de faisceau...), aucune étape d'inférence supplémentaire n'est requise pour prédire les horodatages des mots (l'alignement des mots est effectué à la volée après le décodage de chaque segment de parole)
- Une attention particulière a été portée à l'utilisation de la mémoire
- Installation légère pour CPU
- Graphique de l'alignement des mots
Langage de programmation
Python
Catégories
Cette application peut également être téléchargée depuis https://sourceforge.net/projects/whisper-timestamped.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
