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WeST

300行代码实现基于LLM的语音转录。

WeST是一个开源的语音识别转录模型,以300行代码的简洁形式,基于大型语言模型(LLM)实现语音到文本的转换。它由一个大型语言模型、一个语音编码器和一个投影器组成,其中仅投影器部分可训练。WeST的开发灵感来源于SLAM-ASR和LLaMA 3.1,旨在通过简化的代码实现高效的语音识别功能。

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    • WeST简介概述

      WeST是一个开源的语音识别转录模型,以300行代码的简洁形式,基于大型语言模型(LLM)实现语音到文本的转换。它由一个大型语言模型、一个语音编码器和一个投影器组成,其中仅投影器部分可训练。WeST的开发灵感来源于SLAM-ASR和LLaMA 3.1,旨在通过简化的代码实现高效的语音识别功能。

      需求人群:

      "WeST主要面向开发者和数据科学家,特别是对语音识别和自然语言处理领域感兴趣的专业人士。它的简洁性和易用性使其成为快速原型开发和学术研究的理想选择。"

      使用场景示例:

      开发者利用WeST快速构建语音助手的原型。

      研究人员使用WeST进行语音识别技术的实验和论文撰写。

      教育机构使用WeST作为教学工具,向学生展示语音识别的工作原理。

      产品特色:

      集成可替换的大型语言模型,如LLaMA或QWen。

      使用语音编码器,例如whisper,对语音信号进行编码。

      支持自定义训练数据和测试数据的jsonl格式配置。

      提供训练参数的详细配置选项,包括学习率、权重衰减等。

      支持Deepspeed配置,优化模型训练过程。

      代码简洁,易于理解和二次开发。

      使用教程:

      1. 准备训练和测试数据集,确保它们符合jsonl格式要求。

      2. 根据项目需求安装Python环境和必要的依赖库。

      3. 配置训练参数,包括学习率、权重衰减、保存策略等。

      4. 如有必要,设置Deepspeed以优化训练过程。

      5. 运行训练脚本,开始模型的训练。

      6. 使用训练好的模型进行语音识别和转录任务。

      7. 分析转录结果,根据需要调整模型参数以提高准确性。

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