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WeST是一個開源的語音識別轉錄模型，以300行代碼的簡潔形式，基于大型語言模型（LLM）實現語音到文本的轉換。它由一個大型語言模型、一個語音編碼器和一個投影器組成，其中僅投影器部分可訓練。WeST的開發靈感來源于SLAM-ASR和LLaMA 3.1，旨在通過簡化的代碼實現高效的語音識別功能。

WeST是什么？

WeST是一個開源的語音識別轉錄模型，它以僅300行代碼的簡潔方式，利用大型語言模型（LLM）實現語音到文本的轉換。它由大型語言模型、語音編碼器和投影器組成，其中只有投影器部分需要訓練。WeST的設計靈感源于SLAM-ASR和LLaMA 3.1，旨在提供高效且易于理解的語音識別功能。

WeST的主要功能

WeST的核心功能是將語音轉換成文本。它支持集成不同的大型語言模型（如LLaMA或QWen）和語音編碼器（如whisper），并允許用戶自定義訓練數據和測試數據（jsonl格式）。此外，WeST還提供了豐富的訓練參數配置選項，支持Deepspeed優化訓練過程，并具有高度的代碼可讀性和可擴展性。

如何使用WeST？

使用WeST進行語音轉錄，需要以下步驟：

1. 準備符合jsonl格式的訓練和測試數據集。
2. 安裝Python環境和必要的依賴庫。
3. 配置訓練參數（學習率、權重衰減等）。
4. 可選：配置Deepspeed以優化訓練。
5. 運行訓練腳本。
6. 使用訓練好的模型進行語音識別和轉錄。
7. 分析結果并調整參數以提高準確性。

WeST的產品價格

作為開源項目，WeST完全免費。

WeST的常見問題

WeST支持哪些類型的語音編碼器？ 目前WeST支持使用whisper等語音編碼器，未來可能支持更多。

如何自定義訓練數據？ 需要準備符合jsonl格式的數據集，包含語音文件路徑和對應的文本轉錄。

WeST的訓練速度如何？ 訓練速度取決于所使用的硬件、數據集大小以及模型配置。使用Deepspeed可以有效加快訓練速度。

WeST官網入口網址

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

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