Whisper AI Einführung

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.