SpeakoFlow Mini 0.8B icon

SpeakoFlow Mini 0.8B

SpeakoFlow Mini 0.8B 是用于转写语音的英文听写清理模型,可保留已正确文本,处理自我修正与口述格式命令,适合在 SpeakoFlow 中本地离线运行。

SpeakoFlow Mini 0.8B

SpeakoFlow Mini 0.8B

SpeakoFlow Mini 是一个 0.8B 的 GGUF 模型,用于听写清理。它旨在接收已经转写好的语音并返回清理后的转写文本,同时在不需要修正时保持未更改的文本不变。

模型卡将其描述为 SpeakoFlow 清理流水线中的第二阶段。单独的基于规则层处理诸如填充词、重复词、标点、大小写、数字、日期、货币以及已知术语替换等确定性编辑;SpeakoFlow Mini 处理那些需要判断说话者真正含义的情况。

仓库说明该模型由 Qwen/Qwen3.5-0.8B 通过 LoRA rank 16 微调后合并并量化而来。它被描述为仅支持英文、不是聊天模型,也不是改写器。卡片还注明了 833 MB 的 Q8_0 文件大小,以及在桌面 CPU 上 2,509 毫秒的中位数。

该模型通过 SpeakoFlow 项目分发,并且根据卡片中展示的示例,可以在本地使用 llama.cpp、llama-server、Ollama 或 LM Studio 运行。

核心特性

保持原文不变

保留已经正确的文本,而不是不必要地润色它。模型卡明确说明,如果没有需要修正的内容,输出应与输入逐字符一致。

撤回处理

处理自我修正和撤回,例如当说话者在句中改变主意时,用后来的修正替换前面的短语。

听写命令清理

应用诸如新段落和撤销那条之类的口述编辑命令,将其转换为格式变化,而不是把命令词保留在转写文本中。

符号与结构转换

识别口述符号和格式意图,包括电子邮件地址、以斜杠分隔的路径、项目符号和段落换行。

规则加模型工作流

采用两阶段设计:先用确定性规则,再由此模型处理需要判断意图的情况。规则层单独发布,也可与模型一起或单独使用。

本地离线部署

作为小型 GGUF 模型在本地运行,并随 SpeakoFlow 提供;SpeakoFlow 是一款适用于 Windows、macOS 和 Linux 的免费离线语音助手。

适用场景

  • 自我修正清理

    当转写文本中包含说话者的修正,例如在句中更改日期、时间、姓名或数字,并且后来的修正应替换前面的文本时,使用此模型。

  • 口述命令处理

    用于应转换为格式变化的听写命令,例如插入段落换行,或在“撤销那条”指令后移除一句话。

  • 符号规范化

    在转写后需要规范化常见口述符号时使用,例如电子邮件地址、以斜杠分隔的路径或其他听写标点。

  • 保守型转写清理

    用于转写内容已经基本正确、并且希望进行保守编辑以避免改写说话者措辞或含义的工作流。

  • 本地离线助手工作流

    在桌面设备上的离线语音助手方案中使用,当你需要一个可以在没有托管 API 的情况下清理听写内容的本地模型时。

Pros and Cons

Pros

  • 专为保留已正确的转写文本而设计,而不是不必要地润色它。
  • 在分离式工作流中同时覆盖确定性清理规则和基于判断的修正。
  • 可在离线语音助手环境中本地使用。
  • 提供单独的规则层和示例集,使清理行为更易于检查和复现。
  • 对常见听写场景有明确支持,例如撤回、口述符号、非流利现象和格式指令。

Cons

  • 模型卡提醒它不是聊天模型或通用改写器,因此它只适用于狭窄的听写清理任务。
  • 示例和说明表明它主要面向英文。
  • 性能细节来自项目卡,但公开的评估集是私有的,因此公开示例仅用于演示,而非基准测试。

FAQ

SpeakoFlow Mini 是做什么的?

SpeakoFlow Mini 是一个听写清理模型。它接收转写后的语音并返回清理后的文本,保留已经正确的内容,只应用可从口语内容中推断出的修改。

它如何融入 SpeakoFlow 的清理工作流?

该模型 նախատես用于作为 SpeakoFlow 两阶段清理工作流的第二阶段。第一阶段处理诸如填充词、标点、空格、数字、日期和已知术语替换等确定性规则;这个模型则处理需要判断说话者真实意图的情况。

这是聊天模型还是通用文本改写器?

卡片说明该模型不是聊天模型,也不是通用文本改写器。应将转写文本作为用户消息输入,不要附加额外说明、分隔符或示例。

它支持什么语言?

公开示例和模型卡展示的是英文听写清理。卡片还说明应保留文本的语言,且绝不翻译它。

是否有公开的基准测试或评估集?

该仓库提供了一个较短的 examples.jsonl 文件用于试用模型,以及一个单独的 dictation-cleanup-examples 集合作为演示。评估集本身是私有的,因此公开示例不应被当作基准分数引用。

Quick Facts

类别
语音转文本
模型大小
0.8B 参数
格式
GGUF
基础模型
Qwen/Qwen3.5-0.8B
语言
英语
部署
通过 SpeakoFlow 和常见本地运行时进行本地离线使用