CrisperWhisper 项目使用教程

CrisperWhisper 项目使用教程

CrisperWhisper Verbatim Automatic Speech Recognition with improved word-level timestamps and filler detection CrisperWhisper 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/CrisperWhisper

1. 项目目录结构及介绍

CrisperWhisper 项目目录结构如下:

CrisperWhisper/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── app.py
├── requirements.txt
├── transcribe.py
├── utils.py
└── ...
  • .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。
  • LICENSE: 项目的开源许可证文件。
  • README.md: 项目的介绍和说明文件。
  • app.py: 项目的主要应用程序文件。
  • requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
  • transcribe.py: 负责语音识别转写的 Python 脚本。
  • utils.py: 包含项目所需的工具和辅助函数的 Python 脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 app.py。该文件负责初始化应用程序并启动服务。以下是一个简单的启动文件示例:

# app.py

# 导入所需的模块
from flask import Flask

# 创建 Flask 应用
app = Flask(__name__)

# 定义路由
@app.route('/')
def home():
    return "Welcome to CrisperWhisper!"

# 启动应用程序
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在实际的项目中,app.py 可能会包含更复杂的逻辑,用于处理语音识别和转写等任务。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是 requirements.txt,用于指定项目依赖的 Python 包。以下是一个配置文件的示例:

# requirements.txt

torch
transformers
datasets
pytorch-lightning

requirements.txt 文件中,每行指定一个项目所需的 Python 包。要安装这些依赖,可以在项目目录下运行以下命令:

pip install -r requirements.txt

确保在启动项目之前安装所有依赖项,以便项目正常运行。

以上就是 CrisperWhisper 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。要开始使用项目,请按照上述说明操作,确保所有依赖都已正确安装,然后运行 app.py 文件启动服务。

CrisperWhisper Verbatim Automatic Speech Recognition with improved word-level timestamps and filler detection CrisperWhisper 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/CrisperWhisper

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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