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...
由OpenAI开发的AI模型Whisper旨在将音频文件中的语音转换为文本。其应用非常广泛，从生成视频字幕到转录采访或会议文字，不一而足。Whisper的运行次数超过了200万人次，在同类产品中脱颖而出，是一种可靠且受欢迎的模型。该模型接受音频输入并将其转录成书面文字，有效地弥合了口语和书面语之间的差距。此外，它支持大量...
在语言识别上,相比于其他模型,Whisper在Fleurs数据集上的语言识别方面处于严重不利地位,因为Whisper数据集不包含Fleurs 102种语言中20种的训练数据,上限准确度为80.4%。在82种重叠语言上,最好的Whisper模型达到了 80.3% 的准确率。 另外,作者分析了模型对附加噪声的鲁棒性,使用音频降级工具箱中的白噪声或酒吧噪声添加...
Whisper OpenAI开源语音识别模型 介绍 Whisper 是一个自动语音识别(ASR,Automatic Speech Recognition)系统,OpenAI 通过从网络上收集了 68 万小时的多语言(98 种语言)和多任务(multitask)监督数据对 Whisper 进行了训练。OpenAI 认为使用这样一个庞大而多样的数据集,可以提高对口音、背景噪音和技术术语的识别能力。除了...
Whisper是由OpenAI开发并开源的通用语音识别模型,其参数量从最小的39M到最大的1550M不等,支持包括中文在内的多种语言。该模型基于Transformer Encoder-Decoder结构,经过大量音频数据训练,具备高效准确的语音识别能力。无论是在音乐识别、私信聊天、同声传译还是人机交互等场景中,whisper都能展现出卓越的性能。 二、准备...
Whisper 在 small 模型下的识别结果 Whisper 在 medium 模型下的识别结果 就中文而言,Whisper各模型: tiny 是没有做断句的,或者说,直接根据停顿断句 base 已经开始根据逻辑断句,但会出语法错误 small 已经很少语法错误,但断句水平却直线下降,很奇怪 medium 不仅能够完美的断句,还能判断语气 ...
OpenAI 开放模型和推理代码，希望开发者可以将 Whisper 作为建立有用的应用程序和进一步研究语音处理技术的基础。Whisper 执行操作的大致过程：输入的音频被分割成 30 秒的小段、转换为 log-Mel 频谱图，然后传递到编码器。解码器经过训练以预测相应的文字说明，并与特殊的标记进行混合，这些标记指导单一模型执行诸如语言...
Whisper模型是OpenAI开发的一种语音转文本模型,它能够将语音信号转换为文本。该模型采用了深度学习技术,通过大量的语音数据训练,使得模型能够准确地识别语音中的文字内容。此外,Whisper模型还具有支持多种语言的特性,使得它能够适应不同国家和地区的需求。 二、设置Whisper模型 要使用Whisper模型,首先需要将其安装到本地环...
Open AI在2022年9月21日开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper神经网络,且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper系统所提供的自动语音辨识(Automatic Speech Recognition,ASR)模型是被训练来运行语音辨识与翻译任务的,它们能将各种语言的语音变成文本,也能将这些文本翻译成英文。
Whisper 是 OpenAI 开发的一个开源语音转文本模型。large-v2 Whisper 模型是其中最先进的版本,具备出色的转录和翻译能力。通过 OpenAI 提供的 API,我们可以方便地将音频文件转换为文本。 3. API 功能介绍 OpenAI 提供了两个语音转文本端点:transcriptions 和 translations。它们基于 Whisper 模型,主要功能包括: ...