https://github.com/openai/whispergithub.com/openai/whisper Whisper目前有5个模型,随着参数的变多,转文字的理解性和准确性会提高,但相应速度会变慢: 这篇文章会介绍怎样安装和使用Whisper进行音频转文字。 一、Whisper的安装 1、安装Whisper包 pipinstallgit+https://github.com/openai/whisper.git 如果安装成...
安装成功后在控制台输入ffmpeg -version查看是否安装成功,安装成功后则有相应输出 4. 安装Whisper 打开控制台运行pip install -U openai-whisper 安装成功后在控制台输入whisper查看是否安装成功,安装成功后则有相应输出 使用Whisper在视频所在文件夹打开控制台,输入whisper filename.mp4(filename为当前文件夹的视频文件名...
!pip install git+https://github.com/openai/whisper.git!pip install jiwer!pip install datasets==1.18.3 第一条命令将安装whisper模型所需的所有依赖项。jiwer是用来下载文字错误率包的datasets是hugface提供的数据集包，可以下载timit数据集。导入库 import whisperfrom pytube import YouTubefrom glob import ...
整体使用流程如下(以Whisper-WebUI为例): 1 安装Whisper-WebUI 完成Whisper-WebUI的本地部署后,从github拉取jhj0517/Whisper-WebUI项目至本地后,支持一键安装,运行目录下的Install.bat即可。【点击跳转github/jhj0517/Whisper-WebUI链接】 完成安装后,运行start-webui.bat即可,随后在本地终端设备,打开网页浏览器通...
口音很重或者通过变声的 AI 配音、变声鬼畜向视频,不适合使用 Whisper 进行转写。 除此之外还要特别说明 2 点,一是拿 i9-14900K 进行对比,主要目的是给到大家识别速度上的参照物,并非为表明 RTX 40 显卡的 AI 性能一定比 intel CPU 强;二是大家使用 Whisper 进行识别转写前,最好还是通过三方软件,将音视频中...
实际上,该软件就是Whisper 的ggml版本,ggml是一个用于机器学习的张量库,所使用的模型文件是bin格式的二进制文件,识别效果等同于 Whisper。 然后模型生成方式这里选择 GPU。高级参数设置中,有独显的选择独显,没有独显的则选择核显,我这里就直接选择影驰的 GeForce RTX 4070 Ti SUPER 星曜 OC 显卡就行了。
activate whisper_env 安装依赖库: pip installsetuptools-rustpip install -Uopenai-whisper 三、运行 命令行运行: whisper Haul.mp3 --model medium 其中“Haul.mp3” 是我测试用的音频文件。 “--model medium” 是指定使用 medium 版本的模型(Whisper 有多种模型:tiny、base、small、medium、large,模型大小依次...
使用Whisper模型将语音转录成文本 无论您是喜欢动手操作的程序员，还是偏爱交互性较强的演示方法，使用Whisper模型都简单又直接。第1步：身份验证 首先，需要安装Replicate Node.js客户软件，并使用API令牌进行身份验证。这允许您以编程方式与Whisper模型进行交互。复制 npm install replicate export REPLICATE_API_TOKEN=...
Whisper 已经在真实数据以及其他模型上使用的数据以及弱监督下进行了训练。 模型的准确性针对人类听众进行了测试并评估其性能。 它能够检测清音区域并应用 NLP 技术在转录本中正确进行标点符号的输入。 模型是可扩展的,允许从音频信号中提取转录本,而无需将视频分成块或批次,从而降低了漏音的风险。
为了解决这个问题OpenAI 开发了 Whisper,一种利用弱监督方法的模型。 本文将解释用于训练的数据集的种类以及模型的训练方法,以及如何使用Whisper Whisper 模型介绍 使用数据集: Whisper模型是在68万小时标记音频数据的数据集上训练的,其中包括11.7万小时96种不同语言的演讲和12.5万小时从”任意语言“到英语的翻译数据。