Whisper-Finetune

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当OpenAI官方的Whisper模型在特定领域上表现不够理想时，Whisper-Finetune提供了一条完整的微调与部署路径。它把数据准备、LoRA微调、模型合并、CER评估以及CTranslate2/GGML格式转换整合在一起，支持从tiny到large-v3-turbo的多种规模。最实用的地方在于数据灵活性：既能用带时间戳的音频训练，也能用不带时间戳的音频，甚至在没有音频、只有文本的情况下也能训练，这让处理不规整的数据集或纯文本资源成为可能。项目没有止步于训练环节，还提供了服务器端API、Windows桌面程序和安卓端示例，让调优后的模型能真正跑起来，而不是只停留在实验脚本里。