Distil-Whisper
STT.ai draait dit model niet. Deze pagina is referentie informatie over het.
Schrijf je in met de modellen die we uitvoeren →
5.8%
WER
99
Talen
48.0x
Snelheid
MIT
Licentie
Info Distil-Whisper
Distil-Whisper is een gedistilleerde versie van Whisper gemaakt door Hugging Face. Het vermindert de modelgrootte met 49% en bereikt 6x snellere gevolgtrekking met behoud van 1% WER van de originele Whisper Large V2 op out-of-distributie evaluatiesets.
Modelinformatie
- AanbiederHugging Face
- Architectuur-
- LicentieMIT
- BijgewerktMar 2026
Veelgestelde vragen
Distil-Whisper is een spraak-tekst model door Hugging Face. STT.ai draait momenteel niet Distil-Whisper. Deze pagina is referentie informatie over het model. Voor transcriptie op STT.ai, de model picker biedt de Whisper familie (Turbo, Large V3, Medium, Small).
Op standaard benchmarks bereikt Distil-Whisper ongeveer 5.8% Word Error Rate. Real-world nauwkeurigheid is afhankelijk van audiokwaliteit, accent en taal; voor lawaaierige of geaccentueerde opnames, verwachten een paar procentpunten hoger WER.
Distil-Whisper is niet beschikbaar op STT.ai. De eigen licentievoorwaarden zijn van toepassing op het uitvoeren van het zelf. STT.ai gratis tier dekt de Whisper modellen die we doen uitvoeren.600 minuten om te beginnen, dan een maandelijkse gratis up-up.
Distil-Whisper wordt vrijgegeven onder MIT, een permissieve open-source licentie. U kunt zelf-host Distil-Whisper op uw eigen hardware of gebruik maken van onze gehoste versie zijn beide commercieel bruikbaar.
Distil-Whisper ondersteunt 99 talen. Autodetectie kiest de juiste taal voor de meeste audio; u kunt het ook handmatig specificeren voor een kleine nauwkeurigheid lift.
Distil-Whisper verwerkt audio op ongeveer 48.0x real-time op onze GPU's. Een 1-uurs audiobestand eindigt in minder dan 1 minuten; langere files wachtrij en melding per e-mail wanneer gedaan.
Distil-Whisper heeft 756M parameters. Grotere modellen hebben de neiging om nauwkeuriger maar langzamer te zijn; STT.ai hosts Distil-Whisper op GPU zodat de parametertelling geen invloed heeft op de prestaties van uw client-side.
Distil-Whisper accepteert elk formaat dat STT.ai ondersteunt. MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, MP4, MKV, MOV, WebM, AVI, en anderen. Output als TXT, SRT, VTT, DOCX, JSON, of PDF.
Ja. Speaker diarization loopt naast Distil-Whisper voor elke transcriptie • elke speaker is gelabeld en je kunt ze hernoemen in de editor achteraf.
Ja. Distil-Whisper wordt uitgevoerd in onze beheerde omgeving audio wordt verwerkt en verwijderd standaard en nooit gebruikt voor training zonder expliciete opt-in. Pro plannen toevoegen client-side encryptie voor transcripten in rust.
Gebruik de compare-stt tool om Distil-Whisper uit te voeren tegen elk ander ondersteund model op dezelfde audio, zie je WER, segment count, speaker labels, en vertrouwen scoort side-by-side. De Distil-Whisper vs Whisper Large V3 vergelijking is de meest voorkomende run.
Ja. Geef "distil-whisper" op als de modelparameter op het /v1/transcribe eindpunt. Python en Node.js SDK's bevatten Distil-Whisper voorbeelden. Gratis API tier bevat 100 minuten/maand.
Ja. Omdat Distil-Whisper is MIT-licentie, kunt u zelf-hosten. STT.ai open-source pagina bevat de project repo en gewichten. De meeste productieteams gebruiken onze gehoste versie om GPU inkoop over te slaan, model swaps, en ops.