whisper-ner-v1简介概述
Whisper-NER是一个创新的模型，它允许同时进行语音转录和实体识别。该模型支持开放类型的命名实体识别（NER），能够识别多样化和不断演变的实体。Whisper-NER旨在作为自动语音识别（ASR）和NER下游任务的强大基础模型，并且可以在特定数据集上进行微调以提高性能。
需求人群：
"Whisper-NER的目标受众是开发者和数据科学家，特别是那些需要处理语音数据并从中提取有用信息的专业人士。由于其联合语音转录和实体识别的能力，它非常适合需要自动化处理大量语音数据的场景，如语音助手、语音分析、安全监控等领域。"
使用场景示例：
案例一：使用Whisper-NER对会议录音进行转录，并识别会议中提及的公司和地点。
案例二：在安全监控系统中，使用Whisper-NER实时转录监控音频并识别可疑活动。
案例三：在客户服务领域，通过Whisper-NER分析客户反馈的语音记录，自动识别客户提及的问题和需求。
产品特色：
- 联合音频转录和命名实体识别：Whisper-NER可以在转录语音的同时识别实体。
- 支持开放类型的NER：能够识别和适应不断变化的实体类型。
- 强大的基础模型：适用于自动语音识别和命名实体识别的下游任务。
- 微调能力：可以在特定数据集上进行微调，以提高模型性能。
- 基于NuNER数据集训练：确保模型在英语数据上的性能。
- 支持多实体标签：用户可以通过逗号分隔的方式指定多个实体标签。
- 高效的推理过程：提供了详细的代码示例，方便用户进行推理。
使用教程：
1. 安装必要的库，如torch和transformers。
2. 从Hugging Face加载预训练的WhisperProcessor和WhisperForConditionalGeneration模型。
3. 准备音频文件，并将其加载到模型中。
4. 设置实体标签，如person, company, location。
5. 使用模型进行推理，生成token ids。
6. 将token ids后处理成文本，并去除prompt。
7. 分析转录结果和识别的实体，以获取所需信息。
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WhisperNER
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