Huashu Design
alchaincyf · 技能
把你在 AI 智能体里写的一句话需求,变成一份完成的设计:发布动画、可点击的应用原型、可编辑的幻灯片、信息图,或一组小红书图片。可在多种智能体中使用。
用一个名字指向平假名输出的 wav2vec2 模型把日语语音转成文字。适合想在浏览器里试用日语语音识别的人。
Japanese Voice Recognition 日语语音识别 是一款工具包,属于效率类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download Detomo/voice-japanese --repo-type space --local-dir voice-japanese cd voice-japanese
这个 Space 是 Detomo 做的日语语音识别演示。它列出了一个模型,是 vumichien 的 wav2vec2 large XLSR 检查点,名字指向平假名输出。README 只有标准的 Space 设置文字,所以演示本身只能通过文件和模型名来描述。
如果你想看日语语音被转成文字,或者想有个小例子作为起点,它就适合你,学习者和开发者尤其合适。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 教育 | 日语学习者 | 查看日语口语是怎么写出来的 | 说一句话,读返回的文字 |
| 研究 | 语音研究者 | 试用日语识别模型 | 跑一段示例音频并查看结果 |
| 开发 | 开发者 | 在围绕它开发应用之前测试模型 | 跑一段 samples 文件夹里的音频 |
| 媒体 | 编辑 | 从日语音频起草文字稿 | 得到粗略文字再手动修改 |
如果你需要日语以外的语言,或者需要公布了准确率的识别器,可以跳过它。
| 使用场景 | 谁用 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 转写音频 | 学习者和研究者 | 由语音得到的日语文字 |
| 试用示例 | 新手 | 快速看看示例文件的输出 |
| 测试模型 | 开发者 | 感受平假名模型的表现 |
pip install -U huggingface_hub hf download Detomo/voice-japanese --repo-type space --local-dir voice-japanese cd voice-japanese pip install gradio==3.8 pip install -r requirements.txt python app.py
打开这个 Space,给它日语语音。README 没有给出步骤,所以请按页面自己的控件操作。仓库里有一个 samples 文件夹可以试。在自己的副本上,用下面的命令启动应用,再打开 Gradio 打印出的本地页面。
python app.py
在线打开这个 Space,对 samples 文件夹里的一段音频运行。你会得到日语文字,从模型名看应该是用平假名写的。
如果你是新手,先试一段示例音频,把文字和你听到的对一对。平假名是日语的书写系统之一,所以结果读起来可能和平常的日语书面文字不太一样。
如果你熟悉这个领域,这个 Space 把一个针对日语平假名微调的 wav2vec2 large XLSR 模型包进了较旧的 Gradio 3.8 应用。README 没有给出训练数据、错误率或限制,所以依赖它之前请先用你自己的音频测试。
用一个名字指向平假名输出的 wav2vec2 模型把日语语音转成文字。适合想在浏览器里试用日语语音识别的人。
由 Detomo 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:这个 Space 是 Detomo 做的日语语音识别演示。它列出了一个模型,是 vumichien 的 wav2vec2 large XLSR 检查点,名字指向平假名输出。README 只有标准的 Space 设置文字,所以演示本身只能通过文件和模型名来描述。
适合谁:如果你想看日语语音被转成文字,或者想有个小例子作为起点,它就适合你,学习者和开发者尤其合适。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
教育 | 日语学习者 | 查看日语口语是怎么写出来的 | 说一句话,读返回的文字
研究 | 语音研究者 | 试用日语识别模型 | 跑一段示例音频并查看结果
开发 | 开发者 | 在围绕它开发应用之前测试模型 | 跑一段 samples 文件夹里的音频
媒体 | 编辑 | 从日语音频起草文字稿 | 得到粗略文字再手动修改
如果你需要日语以外的语言,或者需要公布了准确率的识别器,可以跳过它。
用在哪里:
使用场景 | 谁用 | 得到什么
转写音频 | 学习者和研究者 | 由语音得到的日语文字
试用示例 | 新手 | 快速看看示例文件的输出
测试模型 | 开发者 | 感受平假名模型的表现
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download Detomo/voice-japanese --repo-type space --local-dir voice-japanese
cd voice-japanese
pip install gradio==3.8
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:打开这个 Space,给它日语语音。README 没有给出步骤,所以请按页面自己的控件操作。仓库里有一个 samples 文件夹可以试。在自己的副本上,用下面的命令启动应用,再打开 Gradio 打印出的本地页面。
python app.py
示例:在线打开这个 Space,对 samples 文件夹里的一段音频运行。你会得到日语文字,从模型名看应该是用平假名写的。
新手与专家:如果你是新手,先试一段示例音频,把文字和你听到的对一对。平假名是日语的书写系统之一,所以结果读起来可能和平常的日语书面文字不太一样。
如果你熟悉这个领域,这个 Space 把一个针对日语平假名微调的 wav2vec2 large XLSR 模型包进了较旧的 Gradio 3.8 应用。README 没有给出训练数据、错误率或限制,所以依赖它之前请先用你自己的音频测试。
你给应用日语音频
wav2vec2 XLSR 模型读取声音
应用返回平假名文字
注意事项:
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 4 KB
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alchaincyf · 技能
把你在 AI 智能体里写的一句话需求,变成一份完成的设计:发布动画、可点击的应用原型、可编辑的幻灯片、信息图,或一组小红书图片。可在多种智能体中使用。
op7418 · 技能
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