TOOLORA / Édition locale
faster-whisper
Implémentation Whisper sur CTranslate2 avec quantification CPU/GPU, transcription par lots, horodatage des mots et filtrage vocal.
Présentation
faster-whisper exécute des modèles Whisper compatibles avec CTranslate2 pour produire texte et segments horodatés. Son interface Python propose traitement par lots, temps par mot, filtre Silero VAD et détection de langue, avec calcul quantifié sur CPU ou GPU. Il convient aux services autogérés et aux lots hors ligne. Les modèles doivent être préparés ; l’accélération GPU exige des versions compatibles de CUDA, cuDNN et CTranslate2. La vitesse dépend du matériel et du modèle.
Sources officielles et références
- Site officielhttps://github.com/SYSTRAN/faster-whisper
Les descriptions résument des informations publiques. Consultez les sites officiels pour les fonctionnalités, les tarifs et la disponibilité régionale.