Instructions to use markno5/Breeze-ASR-25-ONNX with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers.js
How to use markno5/Breeze-ASR-25-ONNX with Transformers.js:
// npm i @huggingface/transformers import { pipeline } from '@huggingface/transformers'; // Allocate pipeline const pipe = await pipeline('automatic-speech-recognition', 'markno5/Breeze-ASR-25-ONNX');
Breeze-ASR-25 — ONNX (for Transformers.js / WebGPU)
這是 MediaTek-Research/Breeze-ASR-25 的 ONNX 轉換版本,可在瀏覽器中透過 🤗 Transformers.js + WebGPU 直接執行, 無需後端伺服器。
Breeze-ASR-25 是基於 OpenAI Whisper large-v2 微調的語音辨識模型, 針對台灣華語與中英混用場景最佳化。
提供的量化版本(onnx/ 目錄)
| dtype | 檔案 | 大小 | 適用 |
|---|---|---|---|
q8(建議) |
encoder_model_quantized.onnx + decoder_model_merged_quantized.onnx |
~1.7GB | WebGPU / WASM 皆可,相容性最佳 |
q4f16 |
encoder_model_q4f16.onnx + decoder_model_merged_q4f16.onnx |
~1.5GB | 僅 WebGPU,速度較快 |
用法(Transformers.js v3)
import { pipeline } from '@huggingface/transformers';
const asr = await pipeline(
'automatic-speech-recognition',
'YOUR_HF_USERNAME/Breeze-ASR-25-ONNX',
{ device: 'webgpu', dtype: 'q8' } // 不支援 WebGPU 時改 device: 'wasm'
);
const output = await asr(audioFloat32Array, {
language: 'zh',
task: 'transcribe',
return_timestamps: true,
});
console.log(output.text);
授權與出處
本模型權重轉換自 MediaTek Research 的 Breeze-ASR-25。 原始模型授權請以 原始 model card 為準,使用前請自行確認其授權條款允許再散布。
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Model tree for markno5/Breeze-ASR-25-ONNX
Base model
openai/whisper-large-v2 Finetuned
MediaTek-Research/Breeze-ASR-25