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English(EN) Whistle: speech to text in 16.9 MB

Whistle：紧凑型语音识别模型发布，适用于设备端使用

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

Cactus Compute 发布了 Whistle，这是一款专为手机和机器人等设备端应用设计的紧凑型语音识别模型。这个 16.9 MB 的模型无需外部依赖即可在 CPU 上运行，能够执行转录、提供词级时间戳并生成语音嵌入。与 OpenAI 的 Whisper 等大型模型相比，Whistle 在 LibriSpeech 和 SPGISpeech 等多个基准测试中表现出卓越的性能，同时提供了更快的首次标记生成时间。 AI

影响 为更广泛的硬件实现了高效的设备端语音处理，可能减少对基于云的服务依赖。

排序理由 发布了一款专用的、紧凑型的语音转文本模型，用于设备端应用。

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Whistle：紧凑型语音识别模型发布，适用于设备端使用

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发布了一款专用的、紧凑型的语音转文本模型，用于设备端应用。
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报道来源 [2]

  1. Lobsters — AI tag TIER_1 English(EN) · cactuscompute.com via rajtilakjee ·

    Whistle：16.9 MB 的语音转文本

    <p><a href="https://lobste.rs/s/lpomuo/whistle_speech_text_16_9_mb">Comments</a></p>

  2. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/namanyayg ·

    Whistle：16.9MB 的语音转文本

    &#32; submitted by &#32; <a href="https://www.reddit.com/user/namanyayg"> /u/namanyayg </a> <br /> <span><a href="https://cactuscompute.com/blog/whistle">[link]</a></span> &#32; <span><a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1x3bpfl/whistle_speech_to_text_in_169_mb/"…

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