Whisper

Over dit item

Automatische samenvatting van de documentatie en configuratie van home-assistant/apps, automatisch vertaald. Klopt er iets niet, of ben je de maintainer en wil je hier je eigen tekst tonen? Neem contact op

Ondersteunt

• Bijgewerkt met Home Assistant Wordt meegeleverd en bijgewerkt met elke release van Home Assistant.

Instellen

Installeer de app onder Instellingen > Apps en start hem daarna.

Teksten waarvoor de repository geen Nederlandse vertaling heeft, zijn automatisch vertaald.

Machtigingen

Heeft geen speciale machtigingen nodig.

Configuratie

• BeamgrootteAantal kandidaten dat tijdens de transcriptie tegelijk wordt overwogen (0 = automatisch). Een grotere beamgrootte verhoogt de nauwkeurigheid ten koste van de prestaties.
• TaalTaal waarvoor het model tijdens het opstarten alvast wordt geladen.
• ModelWhisper-model dat voor de transcriptie wordt gebruikt. De standaardwaarde auto kiest tiny-int8 voor ARM-apparaten zoals de Raspberry Pi 4 en anders base-int8. Gecomprimeerde modellen (int8) zijn iets minder nauwkeurig dan hun tegenhangers, maar kleiner en sneller.
• Eigen modelPad naar een map met een geconverteerd model, of een ID van een met CTranslate2 geconverteerd Whisper-model van de HuggingFace Hub, zoals "Systran/faster-distil-whisper-small.en". Als custom_model_type is ingesteld op 'transformers', mag een HuggingFace transformers Whisper-model-ID van HuggingFace zoals 'openai/whisper-tiny.en' worden gebruikt.
• Type eigen modelSpraak-naar-tekst-backend die voor custom_model wordt gebruikt als stt_library is ingesteld op auto.
• Initiële promptBeschrijving van de audio die Whisper kan helpen ongebruikelijke woorden beter te transcriberen.
• Spraak-naar-tekst-bibliotheekTe gebruiken spraak-naar-tekst-backendbibliotheek. De standaardwaarde auto kiest de beste backend en het beste model op basis van taal en hardware. Wordt overschreven door custom_model_type als custom_model is ingesteld.
• Whisper-taakTaak die met het model wordt uitgevoerd. De standaardwaarde transcribe transcribeert audio in de gesproken taal, terwijl translate de gesproken audio naar het Engels vertaalt.
• Sherpa-streamingGebruik een streamingmodel met de sherpa-backend. Dit vervangt het standaard Engelse model door een sneller, maar minder nauwkeurig streamingmodel.
• VAD-clipGebruik spraakactiviteitsdetectie (VAD) om stilte uit de audio te knippen voor de transcriptie. Dit scheelt vertraging bij audio met veel stilte, vooral met batchbackends zoals sherpa en funasr. Streamingbackends worden hierdoor niet beïnvloed.
• Alleen lokale bestandenGebruik alleen modellen die al zijn gedownload en controleer nooit online op updates. Laat dit uit tot je modellen zijn gedownload en zet het daarna aan om de app offline te houden en de updatecontrole bij elk verzoek over te slaan.
• DebugloggingSchrijf berichten van het niveau DEBUG naar het logboek van de app.