modelscope-funasr的whisper-large-v3是没有对应tokenizer吗？

Whisper-large-v3模型通常不提供单独的tokenizer。

在深度学习中，特别是在自然语言处理（NLP）领域，模型和tokenizer通常是配套提供的。Tokenizer负责将文本数据转换为模型可以理解的格式，例如将句子分割成单词或子词（subwords）。然而，对于自动语音识别（ASR）模型，如Whisper-large-v3，它们通常接收原始音频数据作为输入，而不是已经分割好的文本。因此，这些模型不需要传统意义上的tokenizer来预处理文本数据。

此外，如果您需要在ASR之后对接NLP模型，您可能需要一个单独的tokenizer来处理ASR输出的文本数据。在这种情况下，您可以使用适合您NLP模型的tokenizer，例如BPE（Byte Pair Encoding）或其他适用于您所用NLP框架的tokenizer。

总之，Whisper-large-v3作为一个ASR模型，其设计目的是直接从音频文件中提取文本信息，因此不包含用于文本预处理的tokenizer。如果您需要在ASR之后进行NLP处理，您需要另外准备一个tokenizer来适配您的NLP模型。

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此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”