anaksor-ocr
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
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。
pip install -U huggingface_hub hf download skpranav22/tamil-whisper-demo --repo-type space --local-dir tamil-whisper-demo cd tamil-whisper-demo
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。
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。
它可以在两个地方运行。
| 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 |
在线使用什么都不用准备。本地副本需要几样东西。
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
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。
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。
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。
README 很简短,所以训练数据、准确率和音频限制都没有说明。
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。
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。
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。
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。
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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