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内容提要
阿里的FunAsr对Whisper中文领域的转写能力造成挑战，但通过中文文本标注优化，Whisper可以斗过FunAsr。使用transformers库可以提高中文识别准确度和效率。BELLE-2/Belle-whisper-large-v2-zh模型微调提升中文语音识别能力。通过标点模型对转写文本加标点是另一解决方案。Whisper开源模型通过transformers微调提高中文NLP性能。
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关键要点
- 阿里的FunAsr对Whisper中文转写能力造成挑战，但经过优化的Whisper可以超越FunAsr。
- Whisper在中文语音转写中对标点符号的支持不足，可以通过中文文本标注优化来改善。
- 使用引导词（prompt）可以提高Whisper对中文文本的标点标注效果。
- transformers库是一个用于自然语言处理的开源库，支持多种预训练模型和深度学习框架。
- BELLE-2/Belle-whisper-large-v2-zh模型通过微调提升了中文语音识别能力，表现出30-70%的相对改进。
- BELLE-2模型在标点能力上存在缺陷，无法通过引导词进行标注，但可以使用标点模型对转写文本加标点。
- Whisper开源模型通过transformers的微调可以提高中文NLP任务的性能。
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