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嗨，当前本地图像转文本、文本转语音和语音转文本的最先进技术（SOTA）是什么？我不想使用企业API，因为这个项目应该在我做一些无助于当前目标（比如报税）的事情时对我大喊来减少我的分心。我试过MiniCPM - v，还不错，但还不足以解读屏幕。在130亿到900亿参数之间有视觉模型吗？我在Ollama上没找到。还有，语音合成可能比较容易，但语音识别呢？有什么可以用的，Whisper在这方面仍然是最好的吗？

讨论总结

原帖作者想要寻找本地的图像转文字、文字转语音和语音转文字的最先进技术，用于监督自己防止分心的项目。评论者们积极回应，有人以幽默方式调侃原帖中的缴税事例，还有不少人推荐了相关的技术和模型，如STT方面的Moonshine模型、TTS方面的Edge TTS等，在视觉模型方面推荐了Florence 2、qwen 2.5 VL 72B等，整体氛围比较积极，大家在分享技术和模型的过程中也涉及到一些模型的效率对比等内容。

主要观点

  1. 👍 以幽默方式回应原帖内容
    • 支持理由：增加讨论的趣味性，活跃气氛
    • 反对声音：无
  2. 🔥 即将发布Cline的STT和TTS相关成果，且推荐相关模型
    • 正方观点：为相关技术发展提供新成果并推荐模型，对寻找技术的原帖主有帮助
    • 反方观点：无
  3. 💡 Florence 2是不错的视觉模型，但有使用限制
    • 解释：在描述所见内容方面有作用，但需配合大型语言模型且提示不能自定义
  4. 💡 推荐qwen 2.5 VL 72B或llama 90b等作为视觉模型
    • 解释：为原帖主在视觉模型选择上提供参考
  5. 💡 视觉语言模型速度慢，有单独视觉模型在特定任务上更快
    • 解释：指出视觉语言模型在监控任务上存在速度问题，可考虑单独视觉模型

金句与有趣评论

  1. “😂 Or, let me save you 20 hours of procrasitination and just shout at you now DO YOUR TAXES!”
    • 亮点：以幽默诙谐的方式回应原帖，让人忍俊不禁
  2. “🤔 STT是通过一个名为Moonshine的新ASR模型完成的，该模型比Whisper更高效，而且足够小且具有交叉兼容性，可以安装在边缘设备上，同时如果需要的话还可以提供GPU加速。”
    • 亮点：详细介绍Moonshine模型在STT方面的优势
  3. “👀 Florence 2 is a pretty good vision model (it acts similarly to CLIP, but more descriptive).”
    • 亮点：简单直接地推荐Florence 2并说明其与CLIP的相似性和优势
  4. “🤔 vision: qwen 2.5 VL 72B or maybe llama 90b, but I prefer Qwen generally.”
    • 亮点：为原帖主在视觉模型选择上提供了具体建议
  5. “👀 Aria和molmo是两个我在这里多次提到并且喜欢使用的VLM替代品。”
    • 亮点：推荐视觉语言模型的替代品

情感分析

总体情感倾向为积极。主要分歧点较少，大家基本都在围绕原帖需求推荐技术和模型。可能的原因是原帖主题比较明确，是关于技术寻求帮助，大家都在积极贡献自己的知识和经验。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于如何优化视觉语言模型在监控场景下速度的讨论。
  • 潜在影响：有助于提高人们在本地进行图像、语音和文本转换技术的应用效率，对那些想要通过技术手段监督自己、防止分心的人群有实际帮助。

详细内容：

《探索本地视觉、语音合成与语音识别的最新技术》

在 Reddit 上，一则题为“State-of-the-art local Vision, TTS and STT?”的帖子引起了广泛关注。该帖子主要询问了本地图像转文本、文本转语音以及语音转文本的当前最先进技术，因为发帖者希望通过此项目减少自己的分心，例如在未完成交税等任务时得到提醒。此帖获得了众多回复和较高的关注度。

讨论的焦点集中在以下几个方面：

有人即将发布 STT 和 TTS ，其中 STT 是通过一种名为 Moonshine 的新 ASR 模型实现，它比 Whisper 更高效，且能适配边缘设备。对于 TTS，推荐了 Edge TTS 、Piper TTS 、Sherpa - onnx 、Balacoon 等。有人指出在延迟方面，虽然 STT 已有所改善，但对于 CPU 用户特别是边缘设备，低延迟且高精度的 STT 仍未完全解决，还需考虑模型占用、加载时间、安装难度以及质量、许可、隐私等问题。

有用户提到在尝试了 minicpm - v 后，认为其虽不错但仍不足以解读屏幕。还有用户认为在实际使用中，即使在仅使用 CPU 的情况下，新的模型也未出现明显的延迟。

有人推荐 Florence 2 作为较好的视觉模型，也有人提到 Qwen 2 、Aria 、molmo 、LLama 4 、mini - omni 等模型。

在这些讨论中，共识在于大家都在积极探索和分享更优的技术方案。特别有见地的观点如指出应根据实际需求和设备情况权衡各种技术的优缺点，以找到最适合的解决方案。

总的来说，这次关于本地视觉、语音合成与语音识别技术的讨论展现了大家对前沿技术的关注和探索，也为有相关需求的人提供了丰富的参考和思路。