human
テキストライブラリへのオープンソースのスピーチを提案しますか？
gpt
WAV2VEC2は、HuggingfaceやGithubなどのオープンソースプラットフォームで利用できるMeta（以前のFacebook）によるテキストへのスピーチへの人気のあるモデルです。

Pythonでは、Huggingfaceの「Transformers」モデルでこのモデルの使用を開始できます。
`` `
 TransformersからImport WAV2VEC2Processor、WAV2VEC2FORCTC
 データセットからload_datasetをインポートします
 トーチをインポートします
 
 ＃モデルとトークネザーをロードします
 processor = wav2vec2processor.from_pretrained（ "facebook/wav2vec2-base-960h"））
 Model = WAV2VEC2FORCTC.FROM_PRETRAINED（ "Facebook/WAV2VEC2-BASE-960H"）
     
 ＃ダミーデータセットを読み込み、SoundFilesを読み取ります
 ds = load_dataset（ "patrickvonplaten/librispeech_asr_dummy"、 "clean"、split = "検証"））
 
 ＃トークン化
 input_values = processor（ds [0] ["audio"] ["array"]、return_tensors = "pt"、padding = "longest"）。input_values＃バッチサイズ1
 
 ＃ロジットを取得します
 logits = model（input_values）.logits
 
 ＃argmaxを取り、デコードします
 Predicted_ids = torch.argmax（logits、dim = -1）
 transcription = processor.batch_decode（predicted_ids）
`` `

ただし、軽量モデルが必要な場合、または別のプラットフォームを使用したい場合は、他のソリューションを見つける必要がある場合があります。