Si tratta dell'app Windows denominata whisper-timestamped, la cui ultima versione può essere scaricata come v1.15.9sourcecode.tar.gz. Può essere eseguita online sul provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app denominata whisper-timestamped con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avvia qualsiasi emulatore online OS OnWorks da questo sito Web, ma migliore emulatore online Windows.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Windows che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione e installala.
- 7. Scarica Wine dai repository software delle tue distribuzioni Linux. Una volta installato, puoi quindi fare doppio clic sull'app per eseguirli con Wine. Puoi anche provare PlayOnLinux, un'interfaccia fantasiosa su Wine che ti aiuterà a installare programmi e giochi Windows popolari.
Wine è un modo per eseguire il software Windows su Linux, ma senza Windows richiesto. Wine è un livello di compatibilità Windows open source in grado di eseguire programmi Windows direttamente su qualsiasi desktop Linux. Essenzialmente, Wine sta cercando di re-implementare abbastanza Windows da zero in modo che possa eseguire tutte quelle applicazioni Windows senza effettivamente bisogno di Windows.
IMMAGINI:
sussurro-timestamped
DESCRIZIONE:
Riconoscimento vocale automatico multilingue con timestamp a livello di parola e affidabilità. Whisper è un insieme di modelli di riconoscimento vocale robusti e multilingue, addestrati da OpenAI, che raggiungono risultati all'avanguardia in numerose lingue. I modelli Whisper sono stati addestrati per prevedere timestamp approssimativi sui segmenti vocali (il più delle volte con una precisione di 1 secondo), ma inizialmente non sono in grado di prevedere timestamp a livello di parola. Questo repository propone un'implementazione per prevedere timestamp a livello di parola e fornire una stima più accurata dei segmenti vocali durante la trascrizione con i modelli Whisper. Inoltre, a ogni parola e a ogni segmento viene assegnato un punteggio di affidabilità.
Caratteristiche
- La stima di inizio/fine è più accurata
- Documentazione disponibile
- A ciascuna parola vengono assegnati punteggi di confidenza
- Se possibile (senza ricerca del fascio...), non sono richiesti ulteriori passaggi di inferenza per prevedere i timestamp delle parole (l'allineamento delle parole viene eseguito al volo dopo la decodifica di ogni segmento vocale)
- Particolare attenzione è stata posta all'utilizzo della memoria
- Installazione leggera per CPU
- Grafico dell'allineamento delle parole
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/whisper-timestamped.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.