Whisper AI
Whisper est un système de reconnaissance automatique de la parole open-source d'OpenAI qui atteint une précision et une robustesse proches du niveau humain pour transcrire et traduire la parole dans plusieurs langues.
Visiter le site web
https://openai.com/index/whisper/?utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour :12/11/2024
Qu'est-ce que Whisper AI
Whisper est un modèle d'intelligence artificielle développé par OpenAI pour la reconnaissance automatique de la parole (ASR). Publié en septembre 2022, Whisper a été entraîné sur 680 000 heures de données supervisées multilingues et multitâches collectées sur le web. Il peut transcrire la parole dans plusieurs langues, traduire la parole en anglais et identifier la langue parlée. OpenAI a rendu le modèle et le code d'inférence open-source pour permettre des recherches et un développement supplémentaires d'applications de traitement de la parole.
Principales fonctionnalités de Whisper AI
Whisper AI est un système avancé de reconnaissance automatique de la parole (ASR) développé par OpenAI. Il est formé sur 680 000 heures de données supervisées multilingues et multitâches, ce qui améliore sa robustesse face aux accents, au bruit de fond et au langage technique. Whisper peut transcrire la parole dans plusieurs langues, traduire en anglais et effectuer des tâches telles que l'identification de la langue et les horodatages au niveau des phrases. Il utilise une architecture simple d'encodeur-décodeur basée sur Transformer et est open-source pour des recherches et un développement d'applications supplémentaires.
Capacité multilingue: Prend en charge la transcription et la traduction dans plusieurs langues, avec environ un tiers de ses données d'entraînement étant non anglaises.
Performance robuste: Démontre une robustesse améliorée face aux accents, au bruit de fond et au langage technique par rapport aux modèles spécialisés.
Fonctionnalité multitâche: Capable d'effectuer diverses tâches, y compris la reconnaissance vocale, la traduction, l'identification de la langue et la génération d'horodatages.
Entraînement à grande échelle: Formé sur 680 000 heures de données audio diverses, conduisant à une généralisation et une performance améliorées sur différents ensembles de données.
Disponibilité open-source: Les modèles et le code d'inférence sont open-source, permettant des recherches et un développement supplémentaires d'applications.
Cas d'utilisation de Whisper AI
Services de transcription: Transcription précise de contenu audio pour des réunions, des interviews et des conférences dans plusieurs langues.
Création de contenu multilingue: Aide à la création de sous-titres et de traductions pour des vidéos et des podcasts dans diverses langues.
Assistants vocaux: Amélioration des applications contrôlées par la voix avec une reconnaissance vocale et des capacités de compréhension linguistique améliorées.
Outils d'accessibilité: Développement d'outils pour aider les personnes malentendantes en fournissant une conversion en temps réel de la parole en texte.
Plateformes d'apprentissage des langues: Soutien aux applications d'apprentissage des langues avec des fonctionnalités précises de reconnaissance vocale et de traduction.
Avantages
Haute précision et robustesse dans diverses conditions audio et langues
Polyvalence dans l'exécution de multiples tâches liées à la parole
Disponibilité open-source favorisant des recherches et un développement supplémentaires
Capacité de performance zéro-shot sur divers ensembles de données
Inconvénients
Peut ne pas surpasser les modèles spécialisés sur des benchmarks spécifiques comme LibriSpeech
Nécessite des ressources informatiques significatives en raison de son architecture à grande échelle
Préoccupations potentielles en matière de confidentialité lors du traitement de données audio sensibles
Comment utiliser Whisper AI
Installer Whisper: Installez Whisper en utilisant pip en exécutant : pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
Installer ffmpeg: Installez l'outil en ligne de commande ffmpeg, qui est requis par Whisper. Sur la plupart des systèmes, vous pouvez l'installer en utilisant votre gestionnaire de paquets.
Importer Whisper: Dans votre script Python, importez la bibliothèque Whisper : import whisper
Charger le modèle Whisper: Chargez un modèle Whisper, par exemple : model = whisper.load_model('base')
Transcrire l'audio: Utilisez le modèle pour transcrire un fichier audio : result = model.transcribe('audio.mp3')
Accéder à la transcription: La transcription est disponible dans la clé 'text' du résultat : transcription = result['text']
Optionnel : Spécifier la langue: Vous pouvez spécifier optionnellement la langue audio, par exemple : result = model.transcribe('audio.mp3', language='Italian')
FAQ de Whisper AI
Whisper est un système de reconnaissance automatique de la parole (ASR) développé par OpenAI. Il est entraîné sur 680 000 heures de données supervisées multilingues et multitâches collectées sur le web, et peut transcrire la parole dans plusieurs langues ainsi que la traduire en anglais.
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