Whisper AI Einführung

Whisper ist ein Open-Source-System zur automatischen Spracherkennung von OpenAI, das eine menschenähnliche Genauigkeit und Robustheit beim Transkribieren und Übersetzen von Sprache in mehreren Sprachen erreicht.
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Was ist Whisper AI

Whisper ist ein KI-Modell, das von OpenAI für automatische Spracherkennung (ASR) entwickelt wurde. Es wurde im September 2022 veröffentlicht und auf 680.000 Stunden mehrsprachiger und multitask-supervisierter Daten trainiert, die aus dem Web gesammelt wurden. Es kann Sprache in mehreren Sprachen transkribieren, Sprache ins Englische übersetzen und die gesprochene Sprache identifizieren. OpenAI hat sowohl das Modell als auch den Inferenzcode als Open Source veröffentlicht, um weitere Forschung und Entwicklung von Sprachverarbeitungsanwendungen zu ermöglichen.

Wie funktioniert Whisper AI?

Whisper verwendet einen einfachen End-to-End-Ansatz, der als Encoder-Decoder-Transformer-Architektur implementiert ist. Das Eingangs-Audio wird in 30-Sekunden-Stücke unterteilt und in ein Log-Mel-Spektrogramm umgewandelt. Dies wird durch einen Encoder geleitet, während ein Decoder die entsprechende Textbeschreibung vorhersagt. Das Modell wird trainiert, um mehrere Aufgaben zu bewältigen, indem spezielle Tokens eingefügt werden, die es anweisen, die Sprache zu identifizieren, Zeitstempel hinzuzufügen, Sprache zu transkribieren oder ins Englische zu übersetzen. Das Training von Whisper auf einem großen, vielfältigen Datensatz ermöglicht es, robuster gegenüber Variationen in Akzenten, Hintergrundgeräuschen und Fachsprache zu sein im Vergleich zu Modellen, die auf kleineren, spezifischeren Datensätzen trainiert wurden.

Vorteile von Whisper AI

Whisper bietet mehrere wichtige Vorteile für Sprachverarbeitungsaufgaben. Seine Robustheit ermöglicht es, eine Vielzahl von Audioeingaben mit unterschiedlichen Akzenten, Hintergrundgeräuschen und Fachsprache zu verarbeiten. Die mehrsprachigen Fähigkeiten des Modells ermöglichen es, Sprache in mehreren Sprachen zu transkribieren und zu übersetzen, ohne separate Modelle zu benötigen. Als Open-Source-Projekt können Entwickler Whisper als Grundlage nutzen, um darauf aufzubauen und spezialisiertere oder leistungsfähigere Modelle zu erstellen. Darüber hinaus macht die starke Zero-Shot-Leistung von Whisper über verschiedene Datensätze hinweg es vielseitig für viele Anwendungen, ohne dass eine Feinabstimmung erforderlich ist.

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