WeST

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WeST是一个开源的语音识别转录模型，以300行代码的简洁形式，基于大型语言模型（LLM）实现语音到文本的转换。它由一个大型语言模型、一个语音编码器和一个投影器组成，其中仅投影器部分可训练。WeST的开发灵感来源于SLAM-ASR和LLaMA 3.1，旨在通过简化的代码实现高效的语音识别功能。

WeST是什么？

WeST是一个开源的语音识别转录模型，它以仅300行代码的简洁方式，利用大型语言模型（LLM）实现语音到文本的转换。它由大型语言模型、语音编码器和投影器组成，其中只有投影器部分需要训练。WeST的设计灵感源于SLAM-ASR和LLaMA 3.1，旨在提供高效且易于理解的语音识别功能。

WeST的主要功能

WeST的核心功能是将语音转换成文本。它支持集成不同的大型语言模型（如LLaMA或QWen）和语音编码器（如whisper），并允许用户自定义训练数据和测试数据（jsonl格式）。此外，WeST还提供了丰富的训练参数配置选项，支持Deepspeed优化训练过程，并具有高度的代码可读性和可扩展性。

如何使用WeST？

使用WeST进行语音转录，需要以下步骤：

1. 准备符合jsonl格式的训练和测试数据集。
2. 安装Python环境和必要的依赖库。
3. 配置训练参数（学习率、权重衰减等）。
4. 可选：配置Deepspeed以优化训练。
5. 运行训练脚本。
6. 使用训练好的模型进行语音识别和转录。
7. 分析结果并调整参数以提高准确性。

WeST的产品价格

作为开源项目，WeST完全免费。

WeST的常见问题

WeST支持哪些类型的语音编码器？ 目前WeST支持使用whisper等语音编码器，未来可能支持更多。

如何自定义训练数据？ 需要准备符合jsonl格式的数据集，包含语音文件路径和对应的文本转录。

WeST的训练速度如何？ 训练速度取决于所使用的硬件、数据集大小以及模型配置。使用Deepspeed可以有效加快训练速度。

WeST官网入口网址

https://github.com/wenet-e2e/west

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