原贴链接

我知道OpenAI最近发布了Whisper V3 Turbo，但我记得听说过其他一些更好的模型，只是我不记得了。

讨论总结

原帖寻求最佳的开源语音转文本模型，评论者们纷纷给出自己的推荐和看法。其中有推荐OpenAI的whisper - v3 - turbo的，理由包括与开源生态系统广泛兼容、架构即插即用等；也有指出whisper V3 Turbo转录快但翻译差的；还有针对不同语言推荐不同模型的，如拉丁语言适用Nvidia模型，处理英语时推荐distil - whisper / distil - large - v3或Whisper turbo等。整体讨论氛围较为理性和平和，大家各抒己见。

主要观点

  1. 👍 推荐whisper - v3 - turbo
    • 支持理由：与开源生态系统广泛兼容、架构即插即用，可以添加大型语言模型共同工作且能按需定制。
    • 反对声音：有评论者认为其翻译效果差。
  2. 🔥 不同语言适用不同模型
    • 正方观点：拉丁语言适用Nvidia模型，其他语言whisper系列较好；处理英语时Whisper turbo或distil - whisper / distil - large - v3较合适，其他语言可用whisper v3 large。
    • 反方观点：无明显反对声音。
  3. 💡 whisper - v3 - turbo转录快但翻译差
    • 解释：评论者根据自己的了解或者测试得出这一结论。
  4. 💡 whisper - v3 - turbo速度比Whisper large - v3快
    • 解释：有评论者给出在A100机器上针对10秒音频剪辑做的延迟测试结果为证。
  5. 💡 存在可能满足需求的Revai模型
    • 解释：评论者推荐并给出了Revai模型的网址以供原帖作者参考。

金句与有趣评论

  1. “😂 whisper - v3 - turbo because of its wide compatibility with open source ecosystem (not necessarily because of its WER) The architecture is plug and play.”
    • 亮点：指出了whisper - v3 - turbo除词错误率之外的优势。
  2. “🤔 they say faster to transcribe but it is bad at translation”
    • 亮点：对whisper - v3 - turbo提出了不同的评价，提醒人们关注其翻译效果。
  3. “👀 [https://huggingface.co/Revai]”
    • 亮点：为原帖作者提供了可能满足需求的模型网址。
  4. “🤔 For now whisper is best”
    • 亮点：在众多推荐中给出了一个综合的观点。
  5. “👀 Runs fast, runs better even on CPU.”
    • 亮点：对推荐模型在CPU上的运行效果给出肯定。

情感分析

总体情感倾向较为中立。主要分歧点在于whisper - v3 - turbo是否是最好的开源语音转文本模型，部分人认为它有诸多优点是最好的，部分人则指出其存在翻译差等缺点。可能的原因是大家使用模型的场景、对模型的需求以及测试的条件不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同语言下的最佳开源语音转文本模型的选择可能会引发后续更多讨论。
  • 潜在影响：对语音转文本技术的应用场景、用户选择模型的决策产生影响，也可能促使相关模型开发者进一步优化自己的产品以适应更多语言和场景。

详细内容：

《探寻最佳开源语音转文本模型：Reddit 上的热烈讨论》

在 Reddit 上，有一则题为“ What’s the best open source speech to text model ”的帖子引起了广泛关注。该帖获得了众多点赞和大量评论。原帖中，发帖人表示知道 OpenAI 最近发布了 whisper V3 Turbo，但记得还有其他更好的模型却想不起来了。

这场讨论中，主要观点纷呈。有人认为 whisper-v3-turbo 因其与开源生态系统的广泛兼容性表现出色，还可以添加一些 LLMs 来校正和定制。有人指出它转录速度快，但翻译效果不佳，且不同语言适用的模型不同，比如对于拉丁系语言，Nvidia 模型更优，而对于其他语言，whisper 是王者，零样本 ASR 模型则需要根据使用情况进行大量调整。还有人表示仅需要用于英语，所以只要是在英语方面表现最佳的模型都可以。

有人推荐 Distil Whisper，称其运行速度快，在 CPU 上的表现也更好。也有人提到 [Nvidia’s NeMo Canary] 可能是发帖人想找的模型。还有人认为 Facebook seamless 曾经不错，但近期没怎么听说，目前还是 whisper 最好。更有人表示 whisper-v3-turbo 是最佳选择，比其前身 Whisper large-v3 速度快很多，在 A100 机器上对 10 秒音频片段进行快速延迟测试，仅需 0.46 秒。

在这场讨论中，大家对于不同模型的优势和适用场景存在一定的共识，但也有不同的看法和争议。比如对于 whisper-v3-turbo 的评价就有褒有贬。而像 Distil Whisper 这样特别的推荐，为讨论增添了新的视角和思考。总之，这场关于最佳开源语音转文本模型的讨论丰富且深入，为有相关需求的人们提供了多样的参考和见解。