🚀 whisper-small-ko-finetuned 模型卡片

本项目是基于预训练模型微调得到的韩语自动语音识别模型，在韩语语音识别任务上表现出色，可用于多种韩语语音处理场景。

🚀 快速开始

from transformers import WhisperProcessor, WhisperForConditionalGeneration
import torch

model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("your-username/whisper-small-ko-finetuned")
processor = WhisperProcessor.from_pretrained("your-username/whisper-small-ko-finetuned")

# Input: 16kHz waveform (float32 numpy or tensor)
inputs = processor(audio_waveform, sampling_rate=16000, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    predicted_ids = model.generate(inputs.input_features)

transcription = processor.batch_decode(predicted_ids, skip_special_tokens=True)
print(transcription[0])

✨ 主要特性

• 精准识别：在韩语语音识别任务上表现出色，能准确转录韩语语音内容。
• 多场景适用：可用于离线或批量转录韩语语音数据，也可集成到韩语语音助手系统中。
• 可扩展性强：支持在特定领域数据集上进一步微调，如法律、医疗、教育等。

📦 安装指南

暂未提供相关安装步骤。

💻 使用示例

基础用法

from transformers import WhisperProcessor, WhisperForConditionalGeneration
import torch

model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("your-username/whisper-small-ko-finetuned")
processor = WhisperProcessor.from_pretrained("your-username/whisper-small-ko-finetuned")

# Input: 16kHz waveform (float32 numpy or tensor)
inputs = processor(audio_waveform, sampling_rate=16000, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    predicted_ids = model.generate(inputs.input_features)

transcription = processor.batch_decode(predicted_ids, skip_special_tokens=True)
print(transcription[0])

高级用法

暂未提供相关高级用法示例。

📚 详细文档

模型详情

本模型基于 Whisper-small 架构，使用 Hugging Face Transformers 和 PyTorch 在 62,327 对韩语音频 - 转录对上进行微调。它专为通用领域的韩语语音识别而设计，适用于对话、广播、新闻等场景。

模型来源

• 仓库地址：https://huggingface.co/kimthegarden/whisper-small-ko-low-qual-voice
• Notebook：使用自定义的 whisper_finetuning.ipynb 进行微调
• 演示地址（可选）：[若有可用的 Gradio 或 Streamlit 演示链接]

应用场景

直接应用

• 韩语自动语音识别 (ASR)
• 韩语语音数据的离线或批量转录
• 集成到韩语语音助手系统中

下游应用

• 在特定领域数据集上进一步微调（如法律、医疗、教育）
• 研究韩语 ASR 模型的鲁棒性或多语言 Whisper 模型

不适用场景

• 非韩语语音的转录（本模型仅支持韩语）
• 实时流式 ASR（未针对低延迟进行优化）
• 零样本或少样本适应其他语言

偏差、风险和局限性

• 模型在以下情况下可能准确性下降：
  • 训练数据中未涵盖的地区方言或口音
  • 非常嘈杂的环境
  • 儿童语音或非母语发音
• 模型尚未针对不同说话者（性别、年龄等）进行公平性测试。

⚠️ 重要提示

模型在某些特定场景下可能存在准确性下降的问题，使用前请充分测试。

💡 使用建议

建议在部署前在特定数据领域对模型进行测试。对于敏感用例（如教育、医疗保健），可能需要进行额外的微调或数据过滤。

🔧 技术细节

暂未提供相关技术细节。

📄 许可证

本模型使用 MIT 许可证。

📞 联系信息

若有任何问题，请联系：jwk20001007@gmail.com