Whisper 是一系列用于自动语音识别 (automatic speech recognition,ASR) 的预训练模型,它由来自于 OpenAI 的 Alec Radford 等人于2022年9月发布。与Wav2Vec 2.0等前作不同,以往的模型都是在未标注的音频数据上预训练的,而 Whisper 是在大量的已标注音频转录数据上预训练的。其用于训练的标注音频时长高达68万小时...
Whisper 是 OpenAI 在2022年9月推出的一款革命性的自动语音识别(ASR)模型系列。与以往依赖未标注音频数据的模型不同,Whisper 使用了超过68万小时的标注音频进行预训练,此外还包括了11.7万小时的多语种音频,使其能够支持超过96种语言,涵盖了许多数据稀缺的小语种。由于其直接在有监督的语音识别任务上进行预训练,从而能...
9月21日，OpenAI 发布了一个名为「Whisper 」的神经网络，声称其在英语语音识别方面已接近人类水平的鲁棒性和准确性。「Whisper 」式一个自动语音识别（ASR）系统，研究团队通过使用从网络上收集的68万个小时多语音和多任务监督数据，来对其进行训练。训练过程中研究团队发现，使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口...
IT之家 10 月 3 日消息，OpenAI 在 10 月 1 日举办的 DevDay 活动日中，宣布推出了 Whisper large-v3-turbo 语音转录模型，共有 8.09 亿参数，在质量几乎没有下降的情况下，速度比 large-v3 快 8 倍。Whisper large-v3-turbo 语音转录模型是 large-v3 的优化版本，并且只有 4 层解码器层（Decoder ...
有意思的是 OpenAI 迄今为止推出的大模型,包括大家耳熟的 GPT,Sora.,Dell 以及今天提到的 Whisper,都是基于 Transformer 模型所开发,这类模型的参数量巨大,并利用了 Transformer 模型所拥有的 Scability(可扩展性)特性,可以不断叠加模型的参数和神经网络层数,获得更精细和强大的 AI 能力。
首次使用会下载模型,耐心等待下载完成后会自动识别字幕 可使用whisper -h查看相关帮助 如可通过--model指定模型(默认为turbo),--device指定设备(默认为cuda) e.g. whisper video.mp4 --model medium --device cuda 官方Github:openai/whisper https://github.com/openai/whisper...
!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 ...
OpenAI 开源Whisper模型安装使用教程,最强音频转文本模型,一个视频完全上手。, 视频播放量 1990、弹幕量 0、点赞数 48、投硬币枚数 31、收藏人数 119、转发人数 15, 视频作者 超级个体之路, 作者简介 分享时间管理、高效生产力与创造力的实用技巧,帮助你突破自我限制,发
Whisper是OpenAI开发的一个开源语音识别模型,它采用了先进的深度学习技术,尤其是Transformer架构,实现了从音频到文本的自动转换。Whisper不仅在英语语音识别上达到了接近人类水平的准确性,还能支持多语言识别和语音翻译,展现了其强大的泛化能力。 技术原理 Whisper模型基于编码器-解码器的Transformer结构,将输入的音频信号转换...