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library_name: transformers
datasets:
- hhim8826/japanese-anime-speech-v2-split
language:
- ja
base_model:
- openai/whisper-large-v3-turbo
pipeline_tag: automatic-speech-recognition
tags:
- audio
- automatic-speech-recognition
- asr
- whisper
- japanese
- anime
- finetuned
license: apache-2.0
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# 以下文檔生成BY AI！！！

内容由 AI 生成，请仔细甄别

# Whisper Large V3 Turbo - Japanese Anime Speech

這個模型是基於 OpenAI 的 Whisper Large V3 Turbo，針對日本動漫語音進行微調的語音辨識模型。特別針對動漫中的日語對話和表達方式進行優化，提供更準確的日語動漫對話文字轉錄。

## 模型詳情

### 模型描述

這個模型是從 `openai/whisper-large-v3-turbo` 微調而來，專門用於辨識日本動漫中的語音內容。它經過 `hhim8826/japanese-anime-speech-v2-split` 資料集訓練，能夠更好地處理動漫語音的特點，包括特殊的語調、語氣和常見的動漫用語。

- **開發者:** hhim8826
- **模型類型:** 自動語音辨識 (ASR)
- **語言:** 日語
- **授權:** Apache 2.0
- **微調自模型:** openai/whisper-large-v3-turbo

## 使用方法

### 直接使用

您可以使用以下代碼直接使用此模型進行日語動漫語音轉錄：

```python
from transformers import pipeline

asr = pipeline("automatic-speech-recognition", model="hhim8826/whisper-large-v3-turbo-ja")

# 使用音訊檔案進行轉錄
result = asr("path/to/anime_audio.wav")
print(result["text"])
```

更詳細的用法示例：

```python
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForSpeechSeq2Seq
import torch
import librosa

# 載入模型和處理器
processor = AutoProcessor.from_pretrained("hhim8826/whisper-large-v3-turbo-ja")
model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained("hhim8826/whisper-large-v3-turbo-ja").to("cuda")

# 載入音訊檔案
audio_file = 'anime_audio.wav'
audio_array, sampling_rate = librosa.load(audio_file, sr=16000)

# 處理音訊輸入
inputs = processor(audio_array, sampling_rate=16000, return_tensors="pt").to("cuda")

# 進行推論
with torch.no_grad():
    generated_ids = model.generate(inputs=inputs.input_features)

# 解碼輸出
transcription = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(transcription)
```

### 下游應用

此模型適用於：
- 動漫影片的自動字幕生成
- 動漫語音內容分析
- 日語動漫對話研究
- 日語動漫翻譯輔助工具

## 訓練詳情

### 訓練數據

此模型使用 `hhim8826/japanese-anime-speech-v2-split` 資料集進行訓練，該資料集包含來自各種日本動漫的語音片段及其對應的文字轉錄。

### 訓練過程

模型從 `openai/whisper-large-v3-turbo` 開始，經過微調以適應動漫語音的特點。訓練在適當的迭代次數後停止，避免過擬合。

#### 訓練超參數

- **學習率:** 1e-5
- **訓練批次大小:** 16
- **訓練步數:** 4000

## 評估結果

在動漫語音測試集上，此模型相較於原始 Whisper 模型在以下方面有所改進：
- 更好地處理動漫專有名詞和特殊用語
- 對背景音樂/音效干擾下的對話識別能力提升
- 更準確地處理動漫角色特有的語調和說話方式

## 局限性

- 主要針對日語動漫優化，對其他類型的日語內容可能效果不如專門模型
- 可能對某些非常小眾或特殊的動漫詞彙識別不足
- 對極端快速或含糊的對話可能仍有辨識困難