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我在这里看到的帖子都是关于使用Whisper进行实时转录的。我正在寻找一个高精度的方案，不介意运行时间长短（因为音频文件已经录制好了）。如果能分离说话者就更好了。目前我使用的是Whisper large，它基本正确，但我希望有更好的选择（如果存在的话）。另外，我有个朋友也需要希伯来语的转录和翻译支持，最好是双语的。

讨论总结

帖子作者寻求一个高准确性的语音转录工具，不介意处理时间，并希望支持希伯来语转录和翻译。讨论中，多位用户推荐了不同的工具和方法，包括NVIDIA Nemo Canary模型、pyannote speaker diarization、Gemini 1.5 Pro以及结合Whisper和LLM后处理的方案。讨论涉及工具的性能对比、技术问题及解决方法，整体氛围积极，用户们分享了自己的经验和建议。

主要观点

  1. 👍 NVIDIA Nemo Canary模型
    • 支持理由：在多语言（英、西、德、法）表现优异，适合高准确性需求。
    • 反对声音：未提及对希伯来语的支持。
  2. 🔥 pyannote speaker diarization
    • 正方观点：能有效分离说话者，结合转录模型提高准确性。
    • 反方观点：未提及对希伯来语的支持。
  3. 💡 Gemini 1.5 Pro
    • 正方观点：被认为是当前最准确的转录工具。
    • 反方观点：处理长音频时易出错，不支持说话人分离。
  4. 🛠 Whisper结合LLM后处理
    • 支持理由：通过LLM修正初步转录结果，提高准确性。
    • 反对声音：需进一步优化，流程较复杂。
  5. 🌐 实时翻译应用开发
    • 观点：danigoncalves考虑开发结合Whisper和翻译模型的应用，填补市场空白。

金句与有趣评论

  1. “😂 Optimal_Emphasis_218：For English, Spanish, German, and French, there is NVIDIA Nemo Canary model.”
    • 亮点：直接推荐了一个多语言支持的转录工具。
  2. “🤔 Allergic2Humans：你可以试试 pyannote speaker diarization，它能够分离说话者，再结合一个转录模型，你应该就没问题了！”
    • 亮点：提供了具体的工具结合方案。
  3. “👀 yustaguy：Gemini 1.5 Pro is probably the best you can get rn.”
    • 亮点：明确指出当前最佳的转录工具。
  4. “😅 poli-cya：I’ve fallen back to using whisper locally at 3s/s speed on a crappy laptop, any advice?”
    • 亮点：真实反映了用户在使用工具时的困境。
  5. “🔍 MengerianMango：使用whisper进行语音转文字，然后通过LLM后处理，提示语可以是“以下是一个有错误的音频转录，请利用周围语境进行修正。只输出修正后的转录内容。””
    • 亮点：提供了具体的操作建议和提示语。

情感分析

总体情感倾向积极，用户们热心分享和探讨各种工具和方法。主要分歧点在于不同工具的性能和适用场景，部分用户对某些工具的技术问题表示困扰。讨论中透露出对高准确性转录工具的强烈需求。

趋势与预测

  • 新兴话题：结合Whisper和LLM后处理的转录优化方法，以及实时翻译应用的开发。
  • 潜在影响：这些讨论可能推动更多高准确性转录工具的研发，促进语音识别和翻译技术的进步，特别是在多语言支持和实时应用方面。

详细内容：

《探寻更精准的音频转录工具》

在 Reddit 上，有一个关于寻找精准音频转录工具的热门帖子引起了大家的关注。该帖子表示已使用 Whisper large ，其大部分内容正确，但仍在寻求更优选择，且希望能分离说话者，同时提到朋友需要希伯来语的转录和翻译支持，最好是双语的。此帖获得了众多回应，引发了广泛讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人提到对于英语、西班牙语、德语和法语，可以尝试 [https://developer.nvidia.com/blog/new-standard-for-speech-recognition-and-translation-from-the-nvidia-nemo-canary-model/] 。有人表示若新工具比 Whisper large 效果好，很想知道。还有用户分享自己在 Google Colab 运行时一直出错，感到很烦恼便暂时放弃。

有人推荐 pyannote speaker diarization ，称它能分离说话者，与转录模型结合效果会很好。

有用户认为 Gemini 1.5 Pro 可能是目前最好的，但也有人表示使用时经常出错和中断，质疑其能否生成时间戳字幕文件，还提到模型输出有限，可能需要多次输入“continue”。

有人想打造一个能将 Whisper 和优秀翻译模型结合的新应用，实现实时翻译。还有人提出可以使用插件为 reveal.js 提供任何语言的实时字幕翻译。

有人建议先使用 Whisper 获取语音转文字，再用常规 LLM 进行后期处理。也有人使用 Deepgram 进行说话者分离。还有人设想通过多次转录或使用多个模型，并结合 LLM 提高准确性。

讨论中的共识在于大家都在积极寻找更精准、更高效的音频转录工具。一些独特的观点，如打造新应用和结合多种模型处理，为讨论提供了新的思路和方向。