תרגום מכונה · המקור באנגלית
Whisper Large-v3 טורבו
דף Soniqo של צד ראשון זה מתעד את Whisper Large-v3 Turbo מה- speech-swift / speech-core יישום Hugging Face חבילות מקושרות מתחת להערות האינטגרציה.
דף ראשון
כרטיסי נחיתה ותפריטי docs מצביעים כאן קודם; מודל מקור וקישורי החבילה נותרים זמינים מהעמוד הזה.
ב-Glance
| מודל מודל | Whisper Large-v3 טורבו |
|---|---|
| תפקידים | דיבור רב לשוני - totext |
| חזרה | CoreML fp16 על CPU ו Neural Engine |
| Output | טקסט תמליל |
| שפות | Whisper מערכת רב לשונית, כ -100 שפות |
| רישיון רישיון רישיון | MIT משקל מ OpenAI |
| סטטוס | מוכן באמצעות דיבור transcribe --engine ללחישות ו- WhisperASR Swift מוצר |
| מקור Source | openai/whisper-large-v3-turbo |
| Swift מוצר | WhisperASR |
| CLI / Runtime | speech transcribe --engine whisper |
שימוש בשימוש
החטיפה מתחת למראות את speech-swift API או פקודה שנחשפו על ידי ה-Repo.
# Transcribe with the native CoreML Whisper runtime.
.build/release/speech transcribe recording.wav --engine whisper
.build/release/speech transcribe recording.wav --engine whisper --language enמודל קישורים
הערות יישום
- LibriSpeech Test-clean פרוסה על M5 Pro: 1.40% WERכלומר, RTF 0.089, 6.1 s Model לטעון, 384 MB שיא RSS - לעומת 1.53% / 0.085 / 100.2 s / 507 MB עבור ריצה ישירה של אותו מודל.
- החבילה מתחלקת לארבעה CoreML מודלים - spectrogram אבטיח, מקוד אודיו, coderהקשר prefill, וקוד טקסט KV-cached - עם המקודש ופענח על Neural Engine
- Greedy no-timestamp decoding עם זיהוי שפה אוטומטית או --languageרמז; אודיו מעובד ב -30 חלקים עם משמר מילים חוזר כנגד לולאות הזיות חמדנות.
- Word פעמיםtamps, טמפרטורה ירידה, ו VAD-oriented חיפוש ארוך עדיין לא יושמו; --model מקבל turbo, large-v3-turbo, או כל Hugging Face
מדריכים קשורים
צריך מדריך החלטה ממוקד? Qwen3-ASR לעומת Whisper: דיוק, מהירות וזיכרון.
אינדיאנית מקומית
Whisper ASRModel. fromDirectory העומסים עלו במלואו Large-v3 CoreML תגית: The 32-layer decoder יכול לבנות את הקידומת שלו ללא טקסט-DecoderContextPrefill.ml Modelc ושחרר את קצבי ההקצבה לצעד. Whisper מודל CLI נשאר טורבו.