Spaces:
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| title: MediaTek ASR 台灣國語測試 | |
| emoji: 🎤 | |
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| colorTo: green | |
| sdk: gradio | |
| sdk_version: "4.44.0" | |
| app_file: app.py | |
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| hardware: zerogpu | |
| # MediaTek Breeze-ASR-25 台灣國語識別測試 | |
| ## 📋 專案概述 | |
| 此 HuggingFace Space 用於測試 MediaTek Breeze-ASR-25 模型對台灣國語的語音識別效果。 | |
| ## 🎯 測試目標 | |
| - 評估台灣國語識別準確度 | |
| - 測試不同口音和語速的適應性 | |
| - 評估推論速度 (RTF < 1.0 為實時) | |
| - 決定是否採用此模型進行生產部署 | |
| ## 🚀 部署說明 | |
| 1. 在 HuggingFace 創建新 Space | |
| 2. 選擇 Gradio 應用類型 | |
| 3. 硬體選擇: Zero GPU | |
| 4. 上傳此目錄中的所有檔案 | |
| ## 📊 測試重點 | |
| - **模型**: MediaTek-Research/Breeze-ASR-25 | |
| - **硬體**: Zero GPU (H200 70GB VRAM) | |
| - **支援格式**: WAV, MP3, M4A | |
| - **目標**: RTF < 1.0 (實時處理) | |
| ## 🔗 API 使用 | |
| ```python | |
| from gradio_client import Client | |
| client = Client("sheep52031/mediatek-asr-test") | |
| result = client.predict("audio.wav", api_name="/predict") | |
| transcript = result[0] # 識別結果 | |
| performance = result[1] # 性能指標 | |
| status = result[2] # 處理狀態 | |
| ``` | |
| ## 📝 測試建議 | |
| 1. 使用 5-30 秒的清晰音訊 | |
| 2. 測試不同語速和口音 | |
| 3. 記錄識別準確度和處理時間 | |
| 4. 對比其他 ASR 服務的效果 |