Instalação e Configuração
Para utilizar o modelo, é necessário instalar os pacotes necessários usando pip e importar os módulos necessários. Em seguida, o modelo pode ser usado para transcrever um arquivo de áudio em português, com a opção de ajustar o número de threads utilizados para processamento.
Desempenho e Limitações
O modelo utilizou 260MB de memória e 30% da CPU durante a demonstração. Embora o desempenho pareça constante, o modelo é grande e poderia ser melhorado com um CPU mais rápido. Além disso, o modelo pode ser executado com diferentes configurações, como o modelo Tiny, que utiliza apenas 390 MB de memória. No entanto, o modelo Tiny pode não funcionar bem com várias threads, o que pode ser um problema com o Python em si.
Reconhecimento de Língua
O modelo também demonstrou reconhecimento de língua, inicialmente reconhecendo o arquivo de áudio em inglês e posteriormente ajustado para reconhecer o português. O modelo tem 70 milhões de parâmetros e pode ser executado em CPU, tornando-o um modelo grande.
Melhorias Futuras
Durante a demonstração, o speaker compartilhou suas experiências e pensamentos sobre o desempenho do modelo, incluindo a velocidade e o uso de memória. Além disso, mencionou a possibilidade de melhorias futuras no Python que poderiam afetar o desempenho do modelo.
Conclusão
Em resumo, o modelo Whisperer pode ser executado em CPUs sem a necessidade de placas de vídeo NVIDIA ou AMD, tornando-o uma opção acessível para reconhecimento de fala. Embora tenha limitações, o modelo trabalha bem em CPUs e pode ser melhorado com futuras melhorias no Python.