CrisperWhisper 项目使用教程

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