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嗨，大家好。我是来自Hugging Face的VB，GPU资源匮乏。我们对相对较新的Whisper - large - v3微调模型进行了语音识别基准测试，现在它在开放ASR排行榜上排名第二。CrisperWhisper旨在准确转录每个口语单词，包括填充词、停顿、口吃和错误的开始。它是在Whisper Large V3的基础上微调的，错误率（WER）大约比它低1个百分点。向NyraHealth团队致敬——开放语音识别领域正在升温！你可以在这里找到排行榜：https://huggingface.co/spaces/hf - audio/open_asr_leaderboard。你希望接下来在排行榜上看到什么？期待你的反馈！

讨论总结

这是一个关于CrisperWhisper在Open ASR Leaderboard排名第二的讨论。大部分参与者对这一成果表示认可，有人想要将其加入自己关注的排行榜列表，也有人对CrisperWhisper的应用场景、运行环境等方面提出问题或分享自己的经验，还有人对语音识别技术未来的发展提出期待，如希望看到新的模型或排行榜内容的拓展等，整体氛围积极且围绕语音识别技术相关话题展开讨论。

主要观点

  1. 👍 对CrisperWhisper在Open ASR Leaderboard排名第二表示认可
    • 支持理由：很多评论者明确表示看起来很棒、成果不错等。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 认为Whisper 3改进不大，需要Whisper 4或者新的模型
    • 正方观点：认为CrisperWhisper虽取得成果但仍不够，需要新模型。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 希望在排行榜上看到带有单词级时间戳的Whisper
    • 理由：基于对语音识别技术发展成果的关注和对排行榜呈现内容的期望。
  4. 💡 CrisperWhisper在AMI数据集上效果最佳，值得尝试
    • 理由：评论者在该数据集上常用Whisper，看到CrisperWhisper在此数据集上的优势所以想尝试。
  5. 💡 对Hugging Face有积极反应
    • 理由：名称吸引评论者，侧面反映其在相关领域或评论者认知中的知名度。

金句与有趣评论

  1. “😂 YearZero: Looks great! Adding that to my list of leaderboards!”
    • 亮点：直接表达对CrisperWhisper成果的认可，并有将其加入关注列表的意愿。
  2. “🤔 Zemanyak: Thanks for this fine - tune. We need Whisper 4 or any new model. Whisper 3 was not much of an improvement.”
    • 亮点：既认可CrisperWhisper的微调成果，又指出目前模型的不足和对新模型的需求。
  3. “👀 On the leaderboard, CrisperWhisper produces the best results on the AMI dataset, which is audio of meetings.”
    • 亮点：指出CrisperWhisper在特定数据集上的优势。
  4. “😂 jabbapa: You had me at Hugging Face”
    • 亮点：简单直白地体现出Hugging Face的吸引力。
  5. “🤔 Would you consider also doing a ranking for multilingual ASR?”
    • 亮点：在认可成果的基础上提出对多语言ASR排名的建议，反映用户需求。

情感分析

总体情感倾向为积极。主要分歧点较少，大部分参与者都对CrisperWhisper的成果表示认可或提出积极的期待。可能的原因是这一成果本身在语音识别领域具有积极意义，参与者大多是关注该领域发展的人，所以倾向于积极看待这一事件。

趋势与预测

  • 新兴话题：多语言ASR的排名可能成为后续讨论话题，以及CrisperWhisper在Markdown渲染时突出显示转录文本等技术细节方面的讨论。
  • 潜在影响：对语音识别技术在不同应用场景（如iOS应用、会议记录等）中的优化和发展有一定的推动作用，促使开发者关注用户需求（如对运行环境的疑问、特定数据集上的表现等），从而改进技术。

详细内容：

《CrisperWhisper 在 Open ASR 领导者排行榜上的出色表现》

近日，在 Reddit 上有一则备受关注的帖子引起了广泛讨论。帖子作者 VB 自称是 GPU Poor 在 Hugging Face 上分享，他们对相对较新的 Whisper-large-v3 进行了微调，成果 CrisperWhisper 在 Open ASR 领导者排行榜上排名第二，获得了大量点赞和众多评论。

这一帖子引发了多个方向的热烈讨论。有人认为这看起来很棒，并将其加入自己关注的领导者排行榜清单。有人好奇作者还关注哪些其他领导者排行榜。有人期待 Whisper 能推出新版本，认为 Whisper 3 改进不大。有人指出 CrisperWhisper 在 AMI 数据集上表现出色，而这正是自己常用的场景，所以应该尝试。有人对如何使用这类模型录制会议等提出疑问，得到了详细的解答，比如有用户分享道：“对于常规的 Whisper，当然有官方的代码库，它有命令行界面，但也有很多图形用户界面。还有一些分支具有新增功能，比如 WhisperX 以及优化版本如 faster-whisper。大多数程序只需您选择一个音频文件（如果程序支持提取音频，也可以是视频），然后它会为您提供文本记录、字幕文件等。我还没有特别使用 CrisperWhisper，但如果它只是 Whisper-V3 的微调，那么在围绕原始 Whisper 模型构建的大多数软件中应该都能工作。”有人询问是否有针对去除填充词或具有上下文感知的预训练模型。有人对如何在 iOS 应用中使用 CrisperWhisper 并解决相关问题分享了个人经历。还有人希望能考虑对多语言 ASR 进行排名，尤其是法语音频的转录。

讨论中的共识在于大家对 CrisperWhisper 的表现都表示了关注和期待，不同的声音主要集中在对 Whisper 系列的改进期望以及在不同场景中的应用体验和需求。特别有见地的观点是关于如何在各种应用场景中更好地利用这类模型以及对未来功能的拓展设想。

那么，CrisperWhisper 能否持续保持其优势？它又将如何影响语音识别领域的发展？让我们拭目以待。