Whisper AI Introduction
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.
Voir plusQu'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.
Comment fonctionne Whisper AI ?
Whisper utilise une approche simple de bout en bout mise en œuvre comme une architecture Transformer encodeur-décodeur. L'audio d'entrée est divisé en morceaux de 30 secondes et converti en un spectrogramme log-Mel. Cela est passé à travers un encodeur, tandis qu'un décodeur prédit la légende textuelle correspondante. Le modèle est entraîné pour gérer plusieurs tâches en insérant des jetons spéciaux qui lui indiquent d'effectuer l'identification de la langue, d'ajouter des horodatages, de transcrire la parole ou de traduire en anglais. L'entraînement de Whisper sur un grand ensemble de données diversifié lui permet d'être plus robuste aux variations d'accents, de bruit de fond et de langage technique par rapport aux modèles entraînés sur des ensembles de données plus petits et plus spécifiques.
Avantages de Whisper AI
Whisper offre plusieurs avantages clés pour les tâches de reconnaissance vocale. Sa robustesse lui permet de gérer une grande variété d'entrées audio avec différents accents, bruit de fond et langage technique. Les capacités multilingues du modèle lui permettent de transcrire et de traduire la parole dans plusieurs langues sans avoir besoin de modèles séparés. En tant que projet open-source, les développeurs peuvent utiliser Whisper comme base pour construire et créer des modèles plus spécialisés ou puissants. De plus, la forte performance en zéro-shot de Whisper sur des ensembles de données diversifiés le rend polyvalent pour de nombreuses applications sans nécessiter de réglage fin.
Tendances du trafic mensuel de Whisper AI
Whisper AI a reçu 546.5m visites le mois dernier, démontrant une Légère croissance de 3.9%. Selon notre analyse, cette tendance s'aligne avec la dynamique typique du marché dans le secteur des outils d'IA.
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