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Tamil Whisper ASR

新上架第 1 版 · 更新于

概览

在 Gradio 演示里把泰米尔语语音转成文字,使用经 LoRA 适配到泰米尔语的 Whisper small。适合做泰米尔语语音识别的开发者、研究者和学习者。

Tamil Whisper ASR 是一款工具包,属于开发类,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。

速览

你需要
  • Python 和 pip
  • requirements.txt 里列出的包
用在
  • 网页浏览器,在 Hugging Face 上的 Space 页面打开,无需安装任何东西
  • Windows、macOS 或 Linux 上的本地副本,需要 Python
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download skpranav22/tamil-whisper-demo --repo-type space --local-dir tamil-whisper-demo
cd tamil-whisper-demo

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

这个 Space 是泰米尔语的在线语音识别演示。它运行用低秩适配(LoRA)适配到泰米尔语的 Whisper small,并运行在 Hugging Face 的 ZeroGPU 上。你给它泰米尔语语音,它就写出文字。

适合谁

想试用泰米尔语语音识别的开发者、研究者和学习者,以及研究小型 Whisper 模型如何适配到单一语言的人。

IndustryWho uses itHow they use itExample
语音技术语音开发者测试泰米尔语识别模型说一句简短的泰米尔语,读识别出的文字
研究语言研究者查看经 LoRA 适配的 Whisper 如何处理泰米尔语把它的文字与所说的内容对照
教育泰米尔语学习者同一句话既听又读说一个短语,核对写出的结果
媒体内容团队试试给泰米尔语音频做转写把一小段泰米尔语片段放进页面

如果你需要为长录音提供转写服务,简短的演示只是初步检验。

用在哪里

它可以在两个地方运行。

  • 网页浏览器,在 Hugging Face 上的 Space 页面打开,无需安装任何东西
  • Windows、macOS 或 Linux 上的本地副本,需要 Python
Use caseWhoWhat they get back
转写泰米尔语语音开发者和学习者由语音音频得到的泰米尔语文字
评判模型研究者对适配后模型质量的快速感受
运行自己的副本开发者在自己电脑上得到同样的页面

如何设置

在线使用什么都不用准备。本地副本需要几样东西。

  • Python 和 pip
  • requirements.txt 里列出的包
  1. 安装 Hugging Face 工具。
  2. 把这个 Space 下载到一个文件夹。
  3. 进入该文件夹。
  4. 安装 Gradio 和 requirements.txt 里的包。
  5. 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download skpranav22/tamil-whisper-demo --repo-type space --local-dir tamil-whisper-demo
cd tamil-whisper-demo
pip install gradio==5.20.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用

打开 Space 页面,给它泰米尔语音频。页面返回识别出的文字。在本地副本里运行 python app.py,就能在自己的电脑上打开同样的页面。

示例

你给页面一小段有人说泰米尔语的片段。片刻之后,识别出的泰米尔语文字就出现在页面上供你阅读。

新手与专家

语音识别是把说出的话变成书面文字。先用一段清晰简短的片段,在安静的房间里,再把文字与你说的内容对照。

LoRA 只训练一小组额外的权重,而不是整个模型,所以适配的成本很低。这个 Space 用的是合并后的模型,所以 LoRA 权重已经并入 Whisper small。演示运行在 zero-a10g 硬件上。

  1. 你提供泰米尔语音频
  2. Gradio 应用把它交给模型
  3. 带 LoRA 权重的 Whisper small 解码
  4. 泰米尔语文字显示在页面上

注意事项

README 很简短,所以训练数据、准确率和音频限制都没有说明。

  • License: Apache 2.0
  • Cost to run: 没有提到
  • Data it reaches: 你提供给页面的音频

README 和文件

README

Tamil Whisper ASR

在 Gradio 演示里把泰米尔语语音转成文字,使用经 LoRA 适配到泰米尔语的 Whisper small。适合做泰米尔语语音识别的开发者、研究者和学习者。

由 skpranav22 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。

简介

它是什么:这个 Space 是泰米尔语的在线语音识别演示。它运行用低秩适配(LoRA)适配到泰米尔语的 Whisper small,并运行在 Hugging Face 的 ZeroGPU 上。你给它泰米尔语语音,它就写出文字。

适合谁:想试用泰米尔语语音识别的开发者、研究者和学习者,以及研究小型 Whisper 模型如何适配到单一语言的人。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
语音技术 | 语音开发者 | 测试泰米尔语识别模型 | 说一句简短的泰米尔语,读识别出的文字
研究 | 语言研究者 | 查看经 LoRA 适配的 Whisper 如何处理泰米尔语 | 把它的文字与所说的内容对照
教育 | 泰米尔语学习者 | 同一句话既听又读 | 说一个短语,核对写出的结果
媒体 | 内容团队 | 试试给泰米尔语音频做转写 | 把一小段泰米尔语片段放进页面

如果你需要为长录音提供转写服务,简短的演示只是初步检验。

用在哪里:它可以在两个地方运行。

  • 网页浏览器,在 Hugging Face 上的 Space 页面打开,无需安装任何东西
  • Windows、macOS 或 Linux 上的本地副本,需要 Python
Use case | Who | What they get back
转写泰米尔语语音 | 开发者和学习者 | 由语音音频得到的泰米尔语文字
评判模型 | 研究者 | 对适配后模型质量的快速感受
运行自己的副本 | 开发者 | 在自己电脑上得到同样的页面

如何设置:在线使用什么都不用准备。本地副本需要几样东西。

  • Python 和 pip
  • requirements.txt 里列出的包
  1. 安装 Hugging Face 工具。
  2. 把这个 Space 下载到一个文件夹。
  3. 进入该文件夹。
  4. 安装 Gradio 和 requirements.txt 里的包。
  5. 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download skpranav22/tamil-whisper-demo --repo-type space --local-dir tamil-whisper-demo
cd tamil-whisper-demo
pip install gradio==5.20.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用:打开 Space 页面,给它泰米尔语音频。页面返回识别出的文字。在本地副本里运行 python app.py,就能在自己的电脑上打开同样的页面。

示例:你给页面一小段有人说泰米尔语的片段。片刻之后,识别出的泰米尔语文字就出现在页面上供你阅读。

新手与专家:语音识别是把说出的话变成书面文字。先用一段清晰简短的片段,在安静的房间里,再把文字与你说的内容对照。

LoRA 只训练一小组额外的权重,而不是整个模型,所以适配的成本很低。这个 Space 用的是合并后的模型,所以 LoRA 权重已经并入 Whisper small。演示运行在 zero-a10g 硬件上。

你提供泰米尔语音频
Gradio 应用把它交给模型
带 LoRA 权重的 Whisper small 解码
泰米尔语文字显示在页面上

注意事项:README 很简短,所以训练数据、准确率和音频限制都没有说明。

  • License: Apache 2.0
  • Cost to run: 没有提到
  • Data it reaches: 你提供给页面的音频

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:1
  • 构建方式:gradio
  • 许可证:apache-2.0

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/skpranav22/tamil-whisper-demo
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/skpranav22/tamil-whisper-demo/tree/main

试用

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。

文件
README.md  4 KB

1 个文件,共 4 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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