TOOLORA / Edición local de lectura
faster-whisper
Implementación de Whisper con CTranslate2, cuantización CPU/GPU, transcripción por lotes, tiempos por palabra y filtrado de voz.
Descripción
faster-whisper ejecuta modelos Whisper compatibles mediante CTranslate2 para producir texto y segmentos temporizados. Su interfaz Python admite lotes, tiempos por palabra, filtro Silero VAD y detección de idioma, con cálculo cuantizado en CPU o GPU. Sirve para servicios propios y procesamiento sin conexión. Hay que preparar los modelos; la GPU requiere versiones compatibles de CUDA, cuDNN y CTranslate2. La velocidad depende del hardware y del modelo.
Fuentes oficiales y referencias
- Sitio oficialhttps://github.com/SYSTRAN/faster-whisper
Las descripciones resumen información pública. Consulta los sitios oficiales para funciones, precios y disponibilidad regional.