Text-to-Speech-Lösung in Echtzeit für mehrsprachige Konferenzen
PengChengStarling bietet eine Komplettlösung für den Bedarf an Sprache-zu-Text in sprachenübergreifenden Konferenzszenarien. Im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen besteht sein Hauptvorteil darin, dass er die Streaming-Erkennung von 8 Sprachen unterstützt und die Inferenzgeschwindigkeit 7-mal höher ist als bei Whisper-Large v3.
- Vorbereitung des Einsatzes:
- Installation einer Linux-Umgebung (Ubuntu 18.04+ empfohlen)
- Klonen Sie das Projekt-Repository und installieren Sie die Abhängigkeiten:
git clone https://github.com/yangb05/PengChengStarling
cd PengChengStarling
pip install -r requirements.txt
- Konfiguration der Echtzeitverarbeitung:
- Verwendung der Streaming-Schnittstelle zur Verarbeitung von Audiostreams
- Stellen Sie die Abtastrate auf 16kHz ein, um beste Erkennungsergebnisse zu erzielen.
- Wählen Sie das entsprechende Erkennungsmodell entsprechend der Sprache des Sprechers aus (8 Arten von Chinesisch/Englisch/Russisch werden unterstützt).
- Optimierungsempfehlungen:
- Für bestimmte Akzente ist eine Feinabstimmung möglich:
./train.sh --finetune - Verbesserte Inferenz-Effizienz durch Einsatz des ONNX-Formats
- Verbesserung der Lesbarkeit von Texten mit Interpunktionsmodellen
- Für bestimmte Akzente ist eine Feinabstimmung möglich:
Für Szenarien, die eine höhere Genauigkeit erfordern, wird empfohlen, die Aufzeichnungen nach der Sitzung zweimal zu bearbeiten, und zwar in Kombination mit einer Argumentation ohne Streaming. Die vollständige Toolkette dieses Projekts kann die Anforderungen an die Sprachtranskription in mehrsprachigen Szenarien wie multinationalen Unternehmen und internationalen Konferenzen effektiv erfüllen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPengChengStarling: Kleineres und schnelleres mehrsprachiges Speech-to-Text-Tool als Whisper-Large v3Die
