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有Whisper。然后有base、small、tiny、large、turbo版本。还有v1、v2、v3版本。以及仅支持英语的版本。可能因为印地语导致回归问题。还有更快的Whisper版本，如insanely-fast whisper、super-duper-mega-fast whisper。有人研究过Whisper在不同GPU上的表现吗？我考虑使用medium.en作为最大的仅英语版本。但可能需要运行更大的非英语版本来进行外语转录/翻译。有人研究过这个问题吗？或者有相关网络资源的链接可以减少研究时间吗？

讨论总结

帖子主要讨论了Whisper模型的各种版本（如base、small、tiny、large、turbo等）及其在不同场景下的性能表现。评论者们分享了各自的使用经验和测试结果，重点探讨了不同版本在不同语言处理和硬件配置下的优劣。主要观点包括whisper-ctranslate2的速度优势、large模型在非英语任务中的必要性、以及不同版本在不同硬件上的表现。此外，还涉及了基准测试资源、工具推荐和具体使用案例。

主要观点

  1. 👍 whisper-ctranslate2是最快版本
    • 支持理由：多用户验证其在速度上的优势。
    • 反对声音：有用户质疑其是否真的最快，并提供对比视频。
  2. 🔥 非英语任务应选择large模型
    • 正方观点：确保质量，避免不可接受的结果。
    • 反方观点：部分用户认为中等模型在特定语言上表现也可接受。
  3. 💡 v1版本不如v2和v3
    • 解释：v3在某些情况下可能不如v2，具体取决于语言和音频。
  4. 🖥️ 硬件要求
    • 解释：大型模型需6GB VRAM，MacBook Air 16GB内存可实时运行大型模型。
  5. 📊 基准测试的重要性
    • 解释：多位用户提到基准测试对选择合适模型的重要性，并分享相关资源。

金句与有趣评论

  1. “😂 whisper-ctranslate2 (based on faster-whisper) is the fastest”
    • 亮点：简洁明了地指出最快版本。
  2. “🤔 for non-english use large models, otherwise the quality is close to unacceptable”
    • 亮点：强调非英语任务中模型选择的重要性。
  3. “👀 v1 is worse than v2 and v3; v3 is sometimes worse than v2, depends on the language and specific audio”
    • 亮点：揭示版本间的复杂关系。
  4. “📚 There’s this page which is about a year old and has some FP16 benchmarking”
    • 亮点：提供有价值的基准测试资源。
  5. “🔧 mac book air 16GB+ is good enough for real time with large (tested with whisper.cpp)”
    • 亮点：具体硬件配置的实际测试结果。

情感分析

总体情感倾向积极，用户们热心分享经验和资源，帮助楼主和社区成员更好地理解和使用Whisper模型。主要分歧点在于不同版本的性能比较和硬件要求，部分用户对某些版本的速度和效果提出质疑。

趋势与预测

  • 新兴话题：faster-whisper和whisper-ctranslate2的性能优化。
  • 潜在影响：推动Whisper模型在不同语言和硬件配置下的优化应用，提升转录和翻译的效率和准确性。

详细内容：

《关于 Whisper 版本的热门讨论》

在 Reddit 上，一则关于 Whisper 版本的帖子引起了广泛关注。该帖子提到了 Whisper 众多的版本，如 base、small、tiny、large、turbo、v1、v2、v3 等，还有各种语言限定的版本，甚至包括因 Hindi 可能导致的回归问题。发帖者表示正在考虑使用 medium.en 作为最大的仅英语版本，但也担心在处理外语转录/翻译时可能需要运行更大的非英语版本，并询问是否有人研究过这个问题或者有相关网络资源的指引。此帖获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点集中在 Whisper 不同版本的性能、适用场景以及所需的硬件配置等方面。有人指出“whisper-ctranslate2”（基于“faster-whisper”）是最快的；对于非英语使用“large”模型，否则质量接近不可接受；“v1”比“v2”和“v3”差，“v3”有时不如“v2”，这取决于语言和特定音频。还有用户分享道，WhisperX 在基于 fp32 的 8gb GPU 上经常崩溃，fp16 则没问题且所需 VRAM 更低。也有人提到 mac book air 16GB+ 对于 large 版本的实时处理是足够的。另外，有用户表示使用 whisper.cpp 时发现立体声文件比单声道更容易产生幻觉，新的 v3 turbo 更不容易产生幻觉，且速度约为 3.5 倍。

在讨论中存在一些共识，比如大家普遍认为不同版本的 Whisper 在性能和适用场景上存在差异。特别有见地的观点如，有用户通过实际测试发现，对于英语，medium.en 等同于 large。还有用户分享了在多种语言数据集上的测试结果，指出在处理英语时，medium 模型就足够了，但处理其他语言时则更具挑战性。

总的来说，这次关于 Whisper 版本的讨论为使用者提供了丰富的参考和思考方向，但关于如何选择最适合的版本仍需根据具体需求和硬件条件来决定。