Moonshine

Moonshine官网

Moonshine 是一系列为资源受限设备优化的语音转文本模型，非常适合实时、设备上的应用程序，如现场转录和语音命令识别。在 HuggingFace 维护的 OpenASR 排行榜中使用的测试数据集上，Moonshine 的词错误率（WER）优于同样大小的 OpenAI Whisper 模型。此外，Moonshine 的计算需求随着输入音频的长度而变化，这意味着较短的输入音频处理得更快，与 Whisper 模型不同，后者将所有内容都作为 30 秒的块来处理。Moonshine 处理 10 秒音频片段的速度是 Whisper 的 5 倍，同时保持相同或更好的 WER。

Moonshine语音识别模型简介

Moonshine是一款针对资源受限设备优化的语音转文本模型，它能够快速、准确地进行实时语音转录和语音命令识别。相比同等大小的OpenAI Whisper模型，Moonshine在词错误率（WER）方面表现更优，尤其在处理短音频片段时，速度提升高达5倍。它支持多种平台和后端，方便开发者在各种设备上部署应用。

Moonshine主要功能

Moonshine的主要功能包括：实时语音转录、语音命令识别、支持多种后端（Torch、TensorFlow、JAX）、高效处理短音频片段以及在资源受限设备上运行。

Moonshine使用方法

使用Moonshine需要以下步骤：
1. 使用uv创建并激活Python虚拟环境。
2. 安装Moonshine包，并选择合适的深度学习后端（Torch、TensorFlow或JAX）。
3. 设置环境变量，指定Keras使用选定的后端。
4. 使用提供的`transcribe`函数（或`transcribe_with_onnx`函数，用于ONNX运行时）进行语音转录，传入音频文件路径和模型名称(‘moonshine/tiny’或’moonshine/base’)。
5. 参考GitHub仓库中的文档和示例代码进行更深入的开发和集成。

Moonshine产品价格

Moonshine是一个开源项目，因此它是免费使用的。

Moonshine常见问题

Moonshine支持哪些音频格式？ 目前支持的音频格式信息请参考Github官方文档。

Moonshine的模型大小是多少？ Moonshine提供’moonshine/tiny’和’moonshine/base’两个模型，它们的大小不同，具体大小信息请参考Github官方文档。

Moonshine的准确率如何？ Moonshine的准确率取决于所使用的模型和音频质量。在标准测试集上，其表现优于同等大小的Whisper模型，但实际应用中的准确率可能因环境和音频质量而异。建议参考Github上的测试结果和用户反馈。

Moonshine官网入口网址

https://github.com/usefulsensors/moonshine

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