PengChengStarling是鹏城实验室开源的一款多语言语音识别系统,支持实时语音识别,边说边识别,只要应用在国际会议录音转文字、多语言视频自动生成字幕、跨语言客服系统场景中使用。

PengChengStarling基于 icefall 项目开发,模型大小仅为 Whisper-Large v3 的 20%,但推理速度却快 7 倍。它支持中文、英语、俄语、越南语、日语、泰语、印尼语和阿拉伯语等 8 种语言,能够在统一框架内处理多种语言的语音输入,大大地提高了语音识别的效率性。

PengChengStarling功能:

  • 模型大小与性能:PengChengStarling 的模型大小仅为 Whisper-Large v3 的 20%,在存储和计算资源上更加高效。

  • 推理速度:PengChengStarling系统的推理速度比 Whisper-Large v3 快 7 倍,能够在更短的时间内处理语音输入,适合实时应用场景。

  • 多语言支持:PengChengStarling 支持多达 8 种语言,包括中文、英语、俄语、越南语、日语、泰语、印尼语和阿拉伯语,能够满足不同用户的需求。

  • 模型架构:采用RNN-T架构,由Encoder、Decoder和Joiner三个模块组成,语音编码器采用Zipformer。

  • 性能提升:相比Whisper-Large v3,PengChengStarling在6个语种上取得了相当或更好的性能,实时因子(RTF)达到0.016,推理速度提升近7倍。

PengChengStarling插图

PengChengStarling应用场景:

  • 智能助手:可以集成到智能助手中,实现语音命令的识别和响应。

  • 客户服务:在客户服务中心,利用语音识别技术提高客户咨询的响应速度和准确性。

  • 教育领域:在语言学习和教育应用中,帮助学生进行发音练习和语言交流。

  • 会议记录:在会议中实时转录发言内容,提升会议效率。

  • 多语言翻译:结合翻译系统,实现实时的多语言交流。

PengChengStarling在性能评估中表现出色,特别是在与 Whisper-Large v3 的比较中,PengChengStarling 在六种语言的流式语音识别性能上达到了可比或更优的效果。此外,系统的每种语言训练数据量约为 2000 小时,主要来源于开放数据集,这就为它的多语言支持提供了一个非常坚实的基础。

在实际应用中,PengChengStarling 还可以用于语音识别的自适应技术,根据用户的语音特征进行个性化调整来提高识别准确率。特别在噪声较大的环境中。

Github:https://github.com/yangb05/PengChengStarling

HuggingFace:https://huggingface.co/stdo/PengChengStarling

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