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VibeVoice-ASR-Streaming-7B

microsoft/VibeVoice-ASR-Streaming-7B

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上游访问：公开 本站服务：可咨询 许可证：mit 上游版本：60d858b518b4

中文简介

VibeVoice-ASR-Streaming-7B 是同系列较大规模流式转写权重，同步输出谁说了什么，并支持热词。可与 1.5B 版本对比准确率、资源占用与实时性。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【定位与用途】
VibeVoice-ASR-Streaming-7B 是同系列较大规模流式转写权重，同步输出谁说了什么，并支持热词。可与 1.5B 版本对比准确率、资源占用与实时性。

【如何选择】
适合对转写质量要求较高的会议原型，使用相同多说话人录音进行对照。

【版本与获取范围】
选型方向：语音与音乐。固定上游版本：60d858b518b4e19d404af3737f848fc185b30177。API 任务字段：automatic-speech-recognition。API 语言字段：en, zh, es, pt, de, ja, ko, fr, ru, it。API 架构字段：VibeVoiceForASRStreamingTraining。上游最近更新时间：2026-09-03（不一定为首次发布日期）。 规模、子集和组件差异见本页简介及注意事项；API 标签与卡片正文的含义分别保留。

【容易混淆的边界】
更大的参数规模不自动保证所有场景更好；长时间流式运行还需测量缓存、吞吐和延迟稳定性。

本节是本站基于固定版本卡片编写的中文选型摘要，并非原文逐句翻译。完整操作、评测协议与许可原文请查看上游固定版本链接；模型效果及资源处理需求尚未由本站实测。

基于固定版本上游资料编写的中文选型说明 · 2026-09-20 15:03

本页提供中文选型摘要，请通过上方固定版本链接查看完整上游模型卡或数据集卡。

适用场景

适合对转写质量要求较高的会议原型，使用相同多说话人录音进行对照。

模型参数

选型方向：语音与音乐。固定上游版本：60d858b518b4e19d404af3737f848fc185b30177。API 任务字段：automatic-speech-recognition。API 语言字段：en, zh, es, pt, de, ja, ko, fr, ru, it。API 架构字段：VibeVoiceForASRStreamingTraining。上游最近更新时间：2026-09-03（不一定为首次发布日期）。 规模、子集和组件差异见本页简介及注意事项；API 标签与卡片正文的含义分别保留。

文件说明

上游 API 返回 21 个文件，文件元数据合计 16.17 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.json 8 个、.safetensors 8 个、.png 2 个、.md 1 个、.txt 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括：model-00005-of-00008.safetensors（2.33 GB）；model-00001-of-00008.safetensors（2.32 GB）；model-00006-of-00008.safetensors（2.31 GB）。 此处只统计当前 Git 仓库的文件元数据，不包含外部链接、Bucket 或另行申请的完整集合。

上游文件元数据

以下仅为 Hugging Face 官方 API 返回的文件名与大小元数据，官网没有下载或托管这些文件。

  • .gitattributes1.64 KB
  • added_tokens.json713 B
  • config.json3.62 KB
  • figures/VibeVoice_ASR_Streaming_architecture.png187.23 KB
  • figures/VibeVoice_ASR_Streaming_results.png608.53 KB
  • merges.txt1.59 MB
  • model-00001-of-00008.safetensors2.32 GB
  • model-00002-of-00008.safetensors2.23 GB
  • model-00003-of-00008.safetensors2.30 GB
  • model-00004-of-00008.safetensors2.30 GB
  • model-00005-of-00008.safetensors2.33 GB
  • model-00006-of-00008.safetensors2.31 GB

硬件建议

先选定所需权重格式和精度，再核对推理代码、依赖与目标硬件。仓库元数据合计可能包含多个变体、视觉组件或示例，不能用来直接推算运行显存；内存还受上下文、缓存、批量和并发影响，应以小样本实测确定配置。

注意事项

更大的参数规模不自动保证所有场景更好；长时间流式运行还需测量缓存、吞吐和延迟稳定性。

获取、校验与交付

咨询此资源时只需发送本页链接或资源准确全称。橙子AI科技会继续核对版本、文件与类型、README资料卡、许可证和访问条件，并在合法访问权限、许可证及平台规则允许的前提下，协助海内外下载、完整性校验及网盘或硬盘交付；本官网本身不托管或下载资源文件。

第三方资源声明

本页面为橙子AI科技基于固定版本上游卡片整理的中文信息与服务说明，不代表资源作者或平台官方页面。实际许可、访问和使用条件以上游原文为准。