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wenet-e2e/wenet

CLI, Python API, 학습 레시피와 배포 런타임을 갖춘 프로덕션 지향 PyTorch 엔드투엔드 음성 인식 툴킷입니다.

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12일 전

어떤 프로젝트인가요?

WeNet은 프로덕션 환경에서의 사용을 중심으로 만든 엔드투엔드 음성 인식 툴킷입니다. 사전 학습 모델 설치와 `wenet` 명령어나 Python API를 이용한 오디오 전사부터, 새 모델 학습과 런타임을 통한 배포까지 전체 과정을 지원합니다.

이 패키지는 중국어용 사전 학습 모델(paraformer, firered, wenetspeech 등)과 영어용 모델(whisper-large-v3, whisper-large-v3-turbo)을 제공합니다. 모델은 기본적으로 CPU에서 실행되며, GPU를 사용하려면 디바이스를 명시적으로 전달해야 합니다. 또한 x86용 런타임 빌드를 포함하고 있으며 Ascend NPU 환경 지원에 관한 문서도 제공합니다.

학습과 배포를 위해서는 저장소를 clone하고, PyTorch와 torchaudio가 포함된 conda 환경을 구성해야 하며, CUDA 또는 CANN은 선택적으로 설치할 수 있습니다. 언어 모델 통합에는 WFST 기반 디코딩을 사용하며, 프로젝트에서 런타임을 통해 이를 빌드합니다.

핵심 기능

  • 01사전 학습된 중국어 및 영어 모델을 사용한 CLI 전사.
  • 02몇 줄의 코드로 모델을 불러와 오디오를 전사하는 Python API.
  • 03paraformer, firered, wenetspeech 및 Whisper large-v3 계열을 포함한 사전 학습 모델.
  • 04배포를 위한 x86 및 기타 플랫폼용 런타임 빌드.
  • 05torch-npu를 통한 Ascend NPU 지원.

활용 사례

  • CLI 또는 Python 스크립트로 중국어·영어 오디오 파일 전사.
  • PyTorch로 맞춤형 엔드투엔드 음성 인식 모델 학습.
  • 제공된 런타임을 사용해 스트리밍 또는 비스트리밍 음성 인식 서비스 배포.
  • WFST 디코딩을 통한 언어 모델 통합 실험.

빠른 시작

  1. 1

    GitHub에서 Python 패키지 설치하기

    pip install git+https://github.com/wenet-e2e/wenet.git
  2. 2

    명령줄에서 오디오 파일 받아쓰기

    wenet -m paraformer audio.wav
  3. 3

    또는 Python API를 사용해 오디오 받아쓰기

    python -c "import wenet; model = wenet.load_model('paraformer'); print(model.transcribe('audio.wav').text)"

사용 전 알아둘 점

  • 명령줄 도구는 기본적으로 CPU에서 실행되므로 GPU를 사용하려면 --device cuda를 전달하세요.
  • pip로 torch를 설치하면 GPU 드라이버와 호환되지 않는 빌드가 선택될 수 있으므로, GPU를 사용하려면 수동으로 재설치해야 할 수도 있습니다.
  • 학습 및 배포 환경을 설정하려면 Conda, CUDA와 sox 등의 추가 종속 항목이 필요합니다.

포함된 컬렉션

AI 영상·오디오 도구

토픽

#speech-recognition#asr#pytorch#end-to-end#conformer#whisper#deployment#automatic-speech-recognition#e2e-models#production-ready

자주 묻는 질문

wenet은(는) 무엇인가요?
CLI, Python API, 학습 레시피와 배포 런타임을 갖춘 프로덕션 지향 PyTorch 엔드투엔드 음성 인식 툴킷입니다. WeNet은 프로덕션 환경에서의 사용을 중심으로 만든 엔드투엔드 음성 인식 툴킷입니다. 사전 학습 모델 설치와 `wenet` 명령어나 Python API를 이용한 오디오 전사부터, 새 모델 학습과 런타임을 통한 배포까지 전체 과정을 지원합니다.
wenet은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
wenet은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
wenet은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. wenet의 마지막 커밋은 2026년 10월 26일입니다.
wenet은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
CLI 또는 Python 스크립트로 중국어·영어 오디오 파일 전사. PyTorch로 맞춤형 엔드투엔드 음성 인식 모델 학습. 제공된 런타임을 사용해 스트리밍 또는 비스트리밍 음성 인식 서비스 배포. WFST 디코딩을 통한 언어 모델 통합 실험.
wenet는 어떻게 설치하나요?
GitHub에서 Python 패키지 설치하기: pip install git+https://github.com/wenet-e2e/wenet.git 명령줄에서 오디오 파일 받아쓰기: wenet -m paraformer audio.wav 또는 Python API를 사용해 오디오 받아쓰기: python -c "import wenet; model = wenet.load_model('paraformer'); print(model.transcribe('audio.wav').text)"
wenet은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/wenet-e2e/wenet

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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