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产品信息
更新时间:12/11/2024
什么是Whisper AI
Whisper 是由 OpenAI 开发的人工智能模型,用于自动语音识别(ASR)。该模型于2022年9月发布,基于从网络上收集的68万小时的多语言和多任务监督数据进行训练。它能够转录多种语言的语音,将语音翻译成英语,并识别正在使用的语言。OpenAI 已将该模型及其推理代码开源,以促进语音处理应用的进一步研究和开发。
Whisper AI 的主要功能
Whisper AI是由OpenAI开发的先进自动语音识别(ASR)系统。它基于68万小时的多元语言和多任务监督数据进行训练,从而提高了对各种口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。Whisper能够转录多种语言的语音,翻译成英语,并执行语言识别和短语级时间戳等任务。它采用简单的基于Transformer的端到端编码器-解码器架构,并已开源,以便进一步研究和应用开发。
多语言能力: 支持多语言的转录和翻译,其训练数据的约三分之一为非英语。
鲁棒性能: 与专业模型相比,在口音、背景噪音和技术语言方面表现出更高的鲁棒性。
多任务功能: 能够执行包括语音识别、翻译、语言识别和时间戳生成等多种任务。
大规模训练: 基于68万小时的多样化音频数据进行训练,从而在不同数据集上实现更好的泛化和性能。
开源可用性: 模型和推理代码已开源,允许进一步研究和开发应用程序。
Whisper AI 的用例
转录服务: 为多语言的会议、采访和讲座提供准确的音频内容转录。
多语言内容创作: 协助为各种语言的视频和播客创建字幕和翻译。
语音助手: 通过改进的语音识别和语言理解能力增强语音控制应用程序。
辅助工具: 开发工具,通过提供实时语音到文本转换,帮助听力障碍人士。
语言学习平台: 支持语言学习应用程序,提供准确的语音识别和翻译功能。
优点
在多样化的音频条件和语言中具有高准确性和鲁棒性
能够执行多种语音相关任务的多功能性
开源可用性促进进一步研究和开发
在各种数据集上具有零样本性能能力
缺点
在特定基准测试(如LibriSpeech)上可能无法超越专业模型
由于其大规模架构,需要大量计算资源
处理敏感音频数据时可能存在隐私问题
如何使用Whisper AI
安装 Whisper: 使用 pip 安装 Whisper:pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
安装 ffmpeg: 安装 Whisper 所需的 ffmpeg 命令行工具。在大多数系统上,您可以使用包管理器进行安装。
导入 Whisper: 在您的 Python 脚本中导入 Whisper 库:import whisper
加载 Whisper 模型: 加载一个 Whisper 模型,例如:model = whisper.load_model('base')
转录音频: 使用模型转录音频文件:result = model.transcribe('audio.mp3')
访问转录文本: 转录文本可在结果的 'text' 键中找到:transcription = result['text']
可选:指定语言: 您可以选择指定音频语言,例如:result = model.transcribe('audio.mp3', language='Italian')
Whisper AI 常见问题解答
Whisper是由OpenAI开发的自动语音识别(ASR)系统。它基于从网络上收集的68万小时的多语言和多任务监督数据进行训练,能够转录多种语言的语音,并将其翻译成英语。
Whisper AI 网站分析
Whisper AI 流量和排名
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流量趋势:May 2024-Oct 2024
Whisper AI 用户洞察
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Whisper AI 的热门地区
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