实战whisper第三天：fast whisper 语音辨认服务器摆设，可长途访问，可商业 ...

Fast Whisper 是对 OpenAI 的 Whisper 模型的一个优化版本，它旨在进步音频转录和语音辨认任务的速率和服从。Whisper 是一种强大的多语言和多任务语音模型，可以用于语音辨认、语音翻译和语音分类等任务。
Fast Whisper 的原理

Fast Whisper 是在原始 Whisper 模型的基础上举行的优化，这些优化重要集中在进步推理速率和降低资源消耗上。它通过以下方式实现这些目的：

• 模型剪枝和量化：
  
     
  
  • 剪枝：通过减少模型中的参数数量（通常是去除那些对模型性能影响较小的参数），从而减少模型的复杂性和运行时内存需求。   
    
  • 量化：将模型的浮点运算转换为整数运算，这通常会显著减少模型大小和提拔推理速率，特别是在支持整数运算的硬件上。  
    
  
  

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