Whisper AI Introdução
Whisper é um sistema de reconhecimento automático de fala de código aberto da OpenAI que se aproxima da precisão e robustez em nível humano para transcrever e traduzir fala em vários idiomas.
Ver MaisO que é Whisper AI
Whisper é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI para reconhecimento automático de fala (ASR). Lançado em setembro de 2022, o Whisper foi treinado em 680.000 horas de dados supervisionados multilíngues e multitarefa coletados da web. Ele pode transcrever fala em vários idiomas, traduzir fala para o inglês e identificar o idioma que está sendo falado. A OpenAI disponibilizou tanto o modelo quanto o código de inferência como código aberto para permitir mais pesquisas e desenvolvimento de aplicações de processamento de fala.
Como funciona o Whisper AI?
Whisper usa uma abordagem simples de ponta a ponta implementada como uma arquitetura Transformer de codificador-decodificador. O áudio de entrada é dividido em pedaços de 30 segundos e convertido em um espectrograma log-Mel. Isso é passado por um codificador, enquanto um decodificador prevê a legenda de texto correspondente. O modelo é treinado para lidar com múltiplas tarefas inserindo tokens especiais que o direcionam a realizar identificação de idioma, adicionar timestamps, transcrever fala ou traduzir para o inglês. O treinamento do Whisper em um grande conjunto de dados diversificado permite que ele seja mais robusto a variações em sotaques, ruído de fundo e linguagem técnica em comparação com modelos treinados em conjuntos de dados menores e mais específicos.
Benefícios do Whisper AI
Whisper oferece vários benefícios chave para tarefas de reconhecimento de fala. Sua robustez permite lidar com uma ampla variedade de entradas de áudio com diferentes sotaques, ruído de fundo e linguagem técnica. As capacidades multilíngues do modelo permitem transcrever e traduzir fala em vários idiomas sem a necessidade de modelos separados. Como um projeto de código aberto, os desenvolvedores podem usar o Whisper como base para construir e criar modelos mais especializados ou poderosos. Além disso, o forte desempenho zero-shot do Whisper em diversos conjuntos de dados o torna versátil para muitas aplicações sem exigir ajuste fino.
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