aiOla 推出开源 AI 音频转录模型 Whisper-NER，该模型有哪些功能？用于哪些场景？
2024-11-22 阅读 16
开源 AI 音频转录模型 Whisper-NER 主要用于实现音频转录和命名实体识别功能。该模型的功能包括：
1. 音频转录：将音频文件中的语音内容转换为文本。
2. 命名实体识别（NER）：识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。
这些功能使得 Whisper-NER 模型可以应用于多种场景，包括但不限于：
1. 会议记录：将会议、讲座等音频内容转录为文本，方便查阅和整理。
2. 法律行业：用于审讯记录、法庭辩论等文本的转录和实体识别。
3. 医疗领域：将医生的诊断、病历等音频内容转录为文本，辅助医生进行诊断和治疗。
4. 媒体行业：用于新闻报道、采访记录等音频内容的转录和实体识别，提高工作效率。
总的来说，Whisper-NER 模型可以帮助用户快速准确地将音频内容转录为文本，并识别其中的重要信息，提升工作效率和信息整理的便利性。
更新于 2024年11月24日
