west：基于LLM的语音识别与转录

west：基于LLM的语音识别与转录

west We Speech Transcript based on LLM, in 300 lines of code. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/west/west

项目介绍

WeST（We Speech Transcript）是一个基于大型语言模型（LLM）的语音识别与转录开源项目，旨在通过深度学习技术实现高效准确的语音转文本功能。该项目由LLM、语音编码器（Speech Encoder）和投影器（Projector）构成，其核心代码仅300行，极大地简化了语音识别的复杂度。

项目技术分析

WeST项目的技术核心在于将LLM与传统的自动语音识别（ASR）技术相结合。LLM负责理解语言的深层语义，而语音编码器则用于处理语音信号，投影器则作为桥梁连接这两者，使得整个系统可以更加准确地完成语音到文本的转换。

LLM选择

LLM可以是LLaMA、QWen等多种模型。LLaMA模型以其强大的语言处理能力而闻名，适用于理解和生成自然语言文本。QWen则是专为中文优化的大型语言模型，可以更好地适应中文语音识别的需求。

语音编码器

WeST项目支持多种语音编码器，如whisper等。whisper是一种强大的开源语音识别模型，可以处理多种语言的语音输入，并转换为对应的文本。

投影器

投影器是连接LLM和语音编码器的关键组件，它的作用是将语音编码器的输出转换为LLM可以处理的形式。在WeST中，投影器是唯一可训练的部分，通过调整投影器，模型可以更好地适应不同的语音和语言特性。

项目及应用场景

WeST项目适用于多种场景，包括但不限于：

1. **语音转文本：将会议、讲座、访谈等场合的语音实时转换为文本。 2.语音搜索：通过语音输入进行信息检索，提高搜索的便捷性。 3.语音助手：为智能助手提供语音识别能力，实现更加自然的交互体验。

在具体应用中，WeST可以通过微服务的形式集成到现有的系统中，也可以作为独立的服务运行。

项目特点

简洁的代码

WeST项目的核心代码仅300行，极大地降低了开发者的学习成本和后续维护的难度。

高度的可定制性

开发者可以根据自己的需求选择不同的LLM和语音编码器，实现个性化的语音识别解决方案。

强大的性能

根据官方提供的数据，WeST在多个公开数据集上取得了优异的性能表现。例如，在LibriSpeech数据集上，WeST实现了最低的词错误率（WER），显示出其卓越的语音识别能力。

易于部署

WeST项目的安装和部署过程简单，开发者可以快速地将其集成到自己的应用中。

结论

WeST项目作为一个基于LLM的语音识别与转录工具，以其简洁的代码、强大的性能和高度的可定制性，为开发者提供了一种全新的语音识别解决方案。无论是对于研究还是实际应用，WeST都值得广大开发者关注和尝试。通过进一步的研究和应用，WeST有望在语音识别领域发挥更大的作用。

west We Speech Transcript based on LLM, in 300 lines of code. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/west/west