PS C:\Users\miraz\OneDrive\Desktop\yarab> & C:/Use

PS C:\Users\miraz\OneDrive\Desktop\yarab> & C:/Users/miraz/AppData/Local/Programs/Python/Python312/python.exe c:/Users/miraz/OneDrive/Desktop/yarab/whisper.py[0.88 -> 2.88] السلام عليكمPS C:\Users\miraz\OneDrive\Desktop\yarab> & C:/Users/miraz/AppData/Local/Programs/Python/Python312/python.exe c:/Users/miraz/OneDrive/Desktop/yarab/whisper.py[0.40 -> 4.40] أنا أحب يا يو

PS C:\Users\miraz\OneDrive\Desktop\yarab> & C:/Users/miraz/AppData/Local/Programs/Python/Python312/python.exe c:/Users/miraz/OneDrive/Desktop/yarab/whisper.py[0.00 -> 2.00] تباروات التلاجة[3.00 -> 5.00] السلام عليكم ورحمة الله وبركاته

PS C:\Users\miraz\OneDrive\Desktop\yarab> & C:/Users/miraz/AppData/Local/Programs/Python/Python312/python.exe c:/Users/miraz/OneDrive/Desktop/yarab/whisper.py[0.30 -> 3.80] وانا ميلة مدحمة وصفة وكيف تستطيع أن تستطيعPS C:\Users\miraz\OneDrive\Desktop\yarab>

PS C:\Users\miraz\OneDrive\Desktop\yarab> & C:/Users/miraz/AppData/Local/Programs/Python/Python312/python.exe c:/Users/miraz/OneDrive/Desktop/yarab/whisper.py[0.30 -> 3.30] ومع ذلك سوف أقوم بإجتماعهاPS C:\Users\miraz\OneDrive\Desktop\yarab>

PS C:\Users\miraz\OneDrive\Desktop\yarab> & C:/Users/miraz/AppData/Local/Programs/Python/Python312/python.exe c:/Users/miraz/OneDrive/Desktop/yarab/whisper.py[0.75 -> 4.75] السلام عليكم اسمي ميروPS C:\Users\miraz\OneDrive\Desktop\yarab>

PS C:\Users\miraz\OneDrive\Desktop\yarab> & C:/Users/miraz/AppData/Local/Programs/Python/Python312/python.exe c:/Users/miraz/OneDrive/Desktop/yarab/whisper.py[0.56 -> 8.56] السلام عليكم. انا ميرا ملحم وحب ياسر حب ان

PS C:\Users\miraz\OneDrive\Desktop\yarab> & C:/Users/miraz/AppData/Local/Programs/Python/Python312/python.exe c:/Users/miraz/OneDrive/Desktop/yarab/whisper.py[0.69 -> 10.69] مرحباً بكم، أنا اسمي ميرة، أحب أن أتحدثث اليوم عن حياة روعة وحلوة وبالجنن[11.69 -> 16.69] أريد أن أعرف كم أسعاركم وإذا تقوم بالخطوة الشهرية

نعم، في موديلات أعلى من اللي استخدمتيه.إنتِ كنتِ مستخدمة غالبًا small (أو medium). ترتيب Whisper من الأصغر للأقوى:tiny → base → small → medium → large → large-v2 → large-v3وأقوى واحد حاليًا من عائلة Whisper عادةً هو large-v3 (بس ثقيل وبطيء على CPU).كيف تستخدميه مع faster-whisperإذا جهازك CPU فقط (رح يكون بطيء)from faster_whisper import WhisperModelmodel = WhisperModel("large-v3", device="cpu", compute_type="int8")إذا عندك NVIDIA (الأفضل)from faster_whisper import WhisperModelmodel = WhisperModel("large-v3", device="cuda", compute_type="float16")وبنفس طريقة transcribe اللي عندك.نصيحة واقعيةلو جهازك بدون GPU: خليك على medium غالبًا أفضل توازن.لو عندك GPU: روح/ي مباشرة على large-v3 وراح تلاحظي فرق واضح خصوصًا مع العربي والضجيج.إذا بتقوليلي هل عندك كرت شاشة NVIDIA؟ بحددلك أنسب موديل وإعدادات ما “تعلّق” معك.