Whisper AI
Whisper adalah sistem pengenalan suara otomatis sumber terbuka dari OpenAI yang mendekati akurasi dan ketahanan tingkat manusia untuk mentranskripsi dan menerjemahkan ucapan dalam beberapa bahasa.
Kunjungi Situs Web
https://openai.com/index/whisper/?utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:12/11/2024
Apa itu Whisper AI
Whisper adalah model kecerdasan buatan yang dikembangkan oleh OpenAI untuk pengenalan suara otomatis (ASR). Dirilis pada September 2022, Whisper dilatih pada 680.000 jam data terawasi multibahasa dan multitugas yang dikumpulkan dari web. Ini dapat mentranskripsi ucapan dalam beberapa bahasa, menerjemahkan ucapan ke dalam bahasa Inggris, dan mengidentifikasi bahasa yang sedang dibicarakan. OpenAI telah membuka sumber baik model maupun kode inferensi untuk memungkinkan penelitian dan pengembangan lebih lanjut aplikasi pemrosesan suara.
Fitur Utama Whisper AI
Whisper AI adalah sistem pengenalan ucapan otomatis (ASR) canggih yang dikembangkan oleh OpenAI. Ini dilatih pada 680.000 jam data terawasi multibahasa dan multitugas, yang menghasilkan peningkatan ketahanan terhadap aksen, kebisingan latar belakang, dan bahasa teknis. Whisper dapat mentranskripsikan ucapan dalam berbagai bahasa, menerjemahkan ke dalam bahasa Inggris, dan melakukan tugas seperti identifikasi bahasa dan stempel waktu tingkat frasa. Ini menggunakan arsitektur encoder-decoder berbasis Transformer yang sederhana dan bersifat open-source untuk penelitian lebih lanjut dan pengembangan aplikasi.
Kemampuan Multibahasa: Mendukung transkripsi dan terjemahan dalam berbagai bahasa, dengan sekitar sepertiga dari data pelatihannya bukan bahasa Inggris.
Kinerja Tangguh: Menunjukkan ketahanan yang lebih baik terhadap aksen, kebisingan latar belakang, dan bahasa teknis dibandingkan dengan model khusus.
Fungsionalitas Multitugas: Mampu melakukan berbagai tugas termasuk pengenalan ucapan, terjemahan, identifikasi bahasa, dan pembuatan stempel waktu.
Pelatihan Skala Besar: Dilatih pada 680.000 jam data audio yang beragam, yang mengarah pada peningkatan generalisasi dan kinerja di berbagai dataset.
Ketersediaan Open-source: Model dan kode inferensi bersifat open-source, memungkinkan penelitian dan pengembangan aplikasi lebih lanjut.
Kasus Penggunaan Whisper AI
Layanan Transkripsi: Transkripsi akurat konten audio untuk rapat, wawancara, dan kuliah dalam berbagai bahasa.
Pembuatan Konten Multibahasa: Membantu dalam pembuatan subtitle dan terjemahan untuk video dan podcast dalam berbagai bahasa.
Asisten Suara: Meningkatkan aplikasi yang dikendalikan suara dengan kemampuan pengenalan ucapan dan pemahaman bahasa yang lebih baik.
Alat Aksesibilitas: Mengembangkan alat untuk membantu individu dengan gangguan pendengaran dengan menyediakan konversi ucapan-ke-teks secara real-time.
Platform Pembelajaran Bahasa: Mendukung aplikasi pembelajaran bahasa dengan fitur pengenalan ucapan dan terjemahan yang akurat.
Kelebihan
Akurasi tinggi dan ketahanan di berbagai kondisi audio dan bahasa
Versatilitas dalam melakukan berbagai tugas terkait ucapan
Ketersediaan open-source yang mendorong penelitian dan pengembangan lebih lanjut
Kemampuan kinerja zero-shot pada berbagai dataset
Kekurangan
Mungkin tidak mengungguli model khusus pada tolok ukur tertentu seperti LibriSpeech
Memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan karena arsitektur skala besarnya
Potensi masalah privasi saat memproses data audio sensitif
Cara Menggunakan Whisper AI
Instal Whisper: Instal Whisper menggunakan pip dengan menjalankan: pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
Instal ffmpeg: Instal alat baris perintah ffmpeg, yang diperlukan oleh Whisper. Di sebagian besar sistem, Anda dapat menginstalnya menggunakan manajer paket Anda.
Impor Whisper: Dalam skrip Python Anda, impor pustaka Whisper: import whisper
Muat model Whisper: Muat model Whisper, misalnya: model = whisper.load_model('base')
Transkripsi audio: Gunakan model untuk mentranskripsi file audio: result = model.transcribe('audio.mp3')
Akses transkripsi: Transkripsi tersedia di kunci 'text' dari hasil: transcription = result['text']
Opsional: Tentukan bahasa: Anda dapat secara opsional menentukan bahasa audio, misalnya: result = model.transcribe('audio.mp3', language='Italian')
FAQ Whisper AI
Whisper adalah sistem pengenalan ucapan otomatis (ASR) yang dikembangkan oleh OpenAI. Ini dilatih pada 680.000 jam data terawasi multibahasa dan multitugas yang dikumpulkan dari web, dan dapat mentranskripsi ucapan dalam berbagai bahasa serta menerjemahkannya ke dalam bahasa Inggris.
Artikel Populer
Apple Meluncurkan Final Cut Pro 11: Pengeditan Video AI untuk Mac, iPad, dan iPhone
Nov 14, 2024
AI Perplexity Memperkenalkan Iklan untuk Merevolusi Platformnya
Nov 13, 2024
X Berencana Meluncurkan Versi Gratis Chatbot AI Grok untuk Bersaing dengan Raksasa Industri
Nov 12, 2024
Generator Gambar AI Terbaik: Apakah Flux 1.1 Pro Ultra yang Terbaik Dibandingkan dengan Midjourney, Recraft V3, dan Ideogram
Nov 12, 2024
Analitik Situs Web Whisper AI
Lalu Lintas & Peringkat Whisper AI
526M
Kunjungan Bulanan
#94
Peringkat Global
#6
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: May 2024-Oct 2024
Wawasan Pengguna Whisper AI
00:01:38
Rata-rata Durasi Kunjungan
2.18
Halaman Per Kunjungan
57.1%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas Whisper AI
US: 18.97%
IN: 8.68%
BR: 5.9%
CA: 3.52%
GB: 3.47%
Others: 59.46%
Alat AI Terbaru Serupa dengan Whisper AI
Ticknotes
Ticknotes adalah asisten rapat bertenaga AI yang secara otomatis merekam, mentranskripsikan, dan menghasilkan ringkasan rapat yang dipersonalisasi, item tindakan, dan wawasan kunci dari konten audio, video, dan teks.
Feta
Feta adalah alat pertemuan bertenaga AI yang membantu tim produk dan teknik menjalankan pertemuan yang efisien dengan menangkap diskusi, mengotomatiskan tugas, dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti melalui ringkasan cerdas dan integrasi.
TranscriptionPlus
TranscriptionPlus adalah layanan transkripsi yang didukung AI yang menawarkan konversi ucapan ke teks yang akurat dengan fitur canggih seperti identifikasi pembicara, pembuatan ringkasan, dan dukungan multi-bahasa dengan tier harga yang terjangkau.
AudioScribe.io
AudioScribe.io adalah layanan transkripsi bertenaga AI yang revolusioner yang mengubah konten audio dan video menjadi teks yang akurat sambil menawarkan fitur canggih seperti perekaman rapat otomatis, pencarian teks penuh, dan dukungan multi-bahasa.
Alat AI Populer Seperti Whisper AI
TurboScribe
TurboScribe adalah layanan transkripsi yang didukung AI yang mengubah file audio dan video menjadi teks yang akurat dalam hitungan detik, mendukung lebih dari 98 bahasa dengan akurasi 99,8% dan transkripsi tanpa batas.
Happy Scribe
Happy Scribe adalah platform transkripsi audio dan penambahan subtitle video serba ada yang menggunakan AI dan profesional manusia untuk mengubah ucapan menjadi teks dalam lebih dari 120 bahasa dengan akurasi hingga 99%.
Sonix AI
Sonix AI adalah platform transkripsi otomatis, terjemahan, dan penyuntingan subtitle yang menggunakan kecerdasan buatan mutakhir untuk dengan cepat dan akurat mengubah file audio dan video menjadi teks dalam lebih dari 40 bahasa.
AssemblyAI
AssemblyAI adalah perusahaan AI yang menawarkan pengenalan suara terdepan di industri dan API pemrosesan bahasa alami untuk mentranskripsi dan menganalisis data audio dalam skala besar.