|
|
--- |
|
|
language: |
|
|
- th |
|
|
tags: |
|
|
- audio |
|
|
- automatic-speech-recognition |
|
|
license: mit |
|
|
library_name: ctranslate2 |
|
|
base_model: |
|
|
- biodatlab/whisper-th-large-v3-combined |
|
|
pipeline_tag: automatic-speech-recognition |
|
|
--- |
|
|
|
|
|
# Whisper Large V3 (Thai): Combined V1 model for CTranslate2 |
|
|
|
|
|
ที่เก็บข้อมูลนี้มีไฟล์ที่แปลงจาก [biodatlab/whisper-th-large-v3-combined](https://huggingface.co/biodatlab/whisper-th-large-v3-combined) ไปเป็นรูปแบบโมเดลของ [CTranslate2](https://github.com/OpenNMT/CTranslate2). |
|
|
|
|
|
โมเดลนี้สามารถใช้ได้ใน CTranslate2 หรือโปรเจกต์ที่พัฒนาต่อจาก CTranslate2 เช่น [faster-whisper](https://github.com/systran/faster-whisper). |
|
|
|
|
|
## ตัวอย่างการใช้งาน |
|
|
|
|
|
```python |
|
|
from faster_whisper import WhisperModel |
|
|
|
|
|
model = WhisperModel("Vinxscribe/biodatlab-whisper-th-large-v3-faster") |
|
|
|
|
|
segments, info = model.transcribe("audio.mp3") |
|
|
for segment in segments: |
|
|
print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text)) |
|
|
``` |
|
|
|
