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Whisper.cpp : implémentation open source de Whisper d'OpenAI
Whisper.cpp est l'implémentation open source de Whisper d'OpenAI. Il s'agit d'un modèle de reconnaissance vocale de l'éditeur de GPT. Le projet permet d'accéder aux fonctionnalités de lecture de texte, de synthèse vocale, etc. Il est gratuit et en open source. Deux contraintes :1 Whisper.cpp nécessite une compréhension minimale de C++ et des CLI2 il faut une toolchain C++Le projet évolue régulièrement. La version 1.7.4 est la dernière stable disponible. Il est optimisé pour Apple Silicon, Metal et Core ML côté Apple. Ils supportent les fonctions bas niveaux des processeurs Intel, les GPU NVIDIA, Vulkan, OpenVINO, etc. Il fonctionne sur macOS, iOS, Android, Java, WebAssembly, Pi, Windows, Docker. Vous pouvez l'installer simplement avec : git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp.gitAttention : selon le modèle, les besoins en ressources varient. Le plus petit modèle nécessite 75 Mo de disque et 273 Mo de RAM, le modèle le plus complet pèse 2,9 Go sur le disque et presque 4 Go de RAM. Il faudra donc faire des compromis. GitHub : https://github.com/ggerganov/whisper.cppCatégorie actualité: TechnologiesOpenAI, whisperImage actualité AMP:
Whisper.cpp est l'implémentation open source de Whisper d'OpenAI. Il s'agit d'un modèle de reconnaissance vocale de l'éditeur de GPT. Le projet permet d'accéder aux fonctionnalités de lecture de texte, de synthèse vocale, etc. Il est gratuit et en open source.
Deux contraintes :
1 Whisper.cpp nécessite une compréhension minimale de C++ et des CLI
2 il faut une toolchain C++
Le projet évolue régulièrement. La version 1.7.4 est la dernière stable disponible. Il est optimisé pour Apple Silicon, Metal et Core ML côté Apple. Ils supportent les fonctions bas niveaux des processeurs Intel, les GPU NVIDIA, Vulkan, OpenVINO, etc. Il fonctionne sur macOS, iOS, Android, Java, WebAssembly, Pi, Windows, Docker.
Vous pouvez l'installer simplement avec : git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp.git
Attention : selon le modèle, les besoins en ressources varient. Le plus petit modèle nécessite 75 Mo de disque et 273 Mo de RAM, le modèle le plus complet pèse 2,9 Go sur le disque et presque 4 Go de RAM. Il faudra donc faire des compromis.
