保留原文不變
保留已經正確的文字,不會不必要地潤飾。模型卡明確說明,若不需要修正,輸出應與輸入逐字一致。
SpeakoFlow Mini 是一款 0.8B 的 GGUF 模型,用於聽寫清理。它的設計目標是接收已轉錄的語音並輸出清理後的逐字稿,在不需要修正時保留原文不變。
模型卡將其描述為 SpeakoFlow 清理流程中的第二階段。另一個以規則為基礎的層負責諸如贅詞、重複詞、標點、大小寫、數字、日期、貨幣與已知術語替換等確定性編輯;SpeakoFlow Mini 則處理那些需要判斷說話者真正意思的情況。
儲存庫說明此模型是由 Qwen/Qwen3.5-0.8B 透過 LoRA rank 16 微調後合併並量化而成。它被描述為僅支援英文、不是聊天模型,也不是改寫器。卡片也註明檔案大小為 833 MB 的 Q8_0,以及在桌面 CPU 上的中位數時間為 2,509 毫秒。
此模型透過 SpeakoFlow 專案發佈,並可依模型卡上的範例在本機搭配 llama.cpp、llama-server、Ollama 或 LM Studio 執行。
保留已經正確的文字,不會不必要地潤飾。模型卡明確說明,若不需要修正,輸出應與輸入逐字一致。
處理自我更正與撤回,例如說話者在句子中途改變主意時,以後面的更正取代前面的片語。
套用口語編輯指令,例如 new paragraph 和 scratch that,把它們轉成格式變更,而不是把指令詞保留在逐字稿中。
辨識口語符號與格式意圖,包括電子郵件地址、以斜線分隔的路徑、項目符號與段落分隔。
採用兩階段設計:先用確定性規則,再用這個模型處理需要判斷原意的情況。規則層是獨立發布的,可搭配或不搭配模型使用。
以小型 GGUF 模型在本機執行,並隨 SpeakoFlow 一起提供;SpeakoFlow 是適用於 Windows、macOS 與 Linux 的免費離線語音助理。
當逐字稿包含說話者更正,例如在句子中途修改日期、時間、姓名或數字,而且後面的更正應取代前面的文字時,使用這個模型。
用於應轉為格式變更的聽寫指令,例如插入段落分隔,或在 scratch-that 指令後移除某個說明。
在轉錄後,用於常見口語符號需要標準化的情況,例如電子郵件地址、以斜線分隔的路徑,或其他口述標點。
適合逐字稿大致正確、且希望採取保守編輯、避免改寫說話者措辭或語意的工作流程。
在桌面電腦上的離線語音助理設定中使用,當你想要一個可清理聽寫內容但不依賴雲端 API 的本機模型時。
SpeakoFlow Mini 是一款聽寫清理模型。它會接收轉錄後的語音,輸出經過清理的逐字稿,保留已經正確的文字,並只套用可由口語內容推斷出的修改。
這個模型設計為 SpeakoFlow 雙階段清理流程中的第二階段。第一階段處理像是贅詞、標點、空格、數字、日期與已知術語替換等確定性規則;此模型則處理需要判斷說話者原意的情況。
卡片說明這個模型不是聊天模型,也不是通用改寫器。它應該直接接收逐字稿作為使用者訊息,不要額外加入指令、分隔符或範例。
已公開的範例與模型卡顯示它用於英文聽寫清理。卡片也說明要保留文字的語言,不要翻譯它。
儲存庫提供較短的 examples.jsonl 檔案供試用,另有一組 dictation-cleanup-examples 供展示。實際評估集是私有的,因此公開範例不應被視為基準分數。
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