Whisper AI
Whisper — это система автоматического распознавания речи с открытым исходным кодом от OpenAI, которая приближается к человеческой точности и устойчивости для транскрибирования и перевода речи на несколько языков.
https://openai.com/index/whisper/?utm_source=aipure

Информация о продукте
Обновлено:16/03/2025
Тенденции ежемесячного трафика Whisper AI
Whisper AI получил 505.0m посещений за прошлый месяц, демонстрируя Небольшое снижение на уровне -9.5%. Согласно нашему анализу, эта тенденция соответствует типичной рыночной динамике в секторе инструментов искусственного интеллекта.
Посмотреть историю трафикаЧто такое Whisper AI
Whisper — это модель искусственного интеллекта, разработанная OpenAI для автоматического распознавания речи (ASR). Выпущенная в сентябре 2022 года, Whisper была обучена на 680 000 часов многоязычных и многозадачных данных, собранных из веба. Она может транскрибировать речь на нескольких языках, переводить речь на английский и определять язык речи. OpenAI открыла исходный код модели и кода для вывода, чтобы способствовать дальнейшим исследованиям и разработке приложений для обработки речи.
Ключевые особенности Whisper AI
Whisper AI — это передовой системный модуль автоматического распознавания речи (ASR), разработанный OpenAI. Он обучен на 680 000 часов многоязычных и многозадачных данных с учителем, что привело к повышению устойчивости к акцентам, фоновому шуму и технической лексике. Whisper может транскрибировать речь на нескольких языках, переводить на английский и выполнять задачи, такие как идентификация языка и временные метки на уровне фраз. Он использует простую архитектуру кодировщика-декодера на основе трансформера и является открытым исходным кодом для дальнейших исследований и разработки приложений.
Многоязычная возможность: Поддерживает транскрипцию и перевод на нескольких языках, около трети обучающих данных которых не являются английскими.
Надежная работа: Показывает улучшенную устойчивость к акцентам, фоновому шуму и технической лексике по сравнению со специализированными моделями.
Многозадачность: Способен выполнять различные задачи, включая распознавание речи, перевод, идентификацию языка и генерацию временных меток.
Крупномасштабное обучение: Обучен на 680 000 часов разнообразных аудиоданных, что привело к улучшению обобщения и производительности на различных наборах данных.
Доступность открытого исходного кода: Модели и код вывода являются открытыми исходными кодами, что позволяет проводить дальнейшие исследования и разработку приложений.
Варианты использования Whisper AI
Услуги транскрипции: Точная транскрипция аудиоконтента для встреч, интервью и лекций на нескольких языках.
Создание многоязычного контента: Помощь в создании субтитров и переводов для видео и подкастов на различных языках.
Голосовые помощники: Улучшение приложений с голосовым управлением за счет улучшенных возможностей распознавания речи и понимания языка.
Инструменты для обеспечения доступности: Разработка инструментов для помощи лицам с нарушениями слуха путем предоставления конвертации речи в текст в реальном времени.
Платформы для изучения языков: Поддержка приложений для изучения языков с помощью точного распознавания речи и функций перевода.
Преимущества
Высокая точность и устойчивость к разнообразным аудиоусловиям и языкам
Многофункциональность в выполнении различных задач, связанных с речью
Доступность открытого исходного кода, способствующая дальнейшим исследованиям и разработке
Возможность выполнения задач без предварительного обучения на различных наборах данных
Недостатки
Может не превзойти специализированные модели на конкретных тестах, таких как LibriSpeech
Требует значительных вычислительных ресурсов из-за своей крупномасштабной архитектуры
Возможные проблемы с конфиденциальностью при обработке чувствительных аудиоданных
Как использовать Whisper AI
Установить Whisper: Установите Whisper с помощью pip, выполнив команду: pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
Установить ffmpeg: Установите инструмент командной строки ffmpeg, который требуется для работы Whisper. В большинстве систем вы можете установить его с помощью вашего пакетного менеджера.
Импортировать Whisper: В вашем Python скрипте импортируйте библиотеку Whisper: import whisper
Загрузить модель Whisper: Загрузите модель Whisper, например: model = whisper.load_model('base')
Транскрибировать аудио: Используйте модель для транскрибирования аудиофайла: result = model.transcribe('audio.mp3')
Доступ к транскрипции: Транскрипция доступна в ключе 'text' результата: transcription = result['text']
Опционально: Указать язык: Вы можете опционально указать язык аудио, например: result = model.transcribe('audio.mp3', language='Итальянский')
Часто задаваемые вопросы о Whisper AI
Whisper — это система автоматического распознавания речи (ASR), разработанная OpenAI. Она обучена на 680 000 часов мультиязычных и мультизадачных данных, собранных из веба, и способна транскрибировать речь на нескольких языках, а также переводить её на английский.
Похожие статьи
Популярные статьи

VideoIdeas.ai: Полное руководство по созданию вирусных видео на YouTube в вашем уникальном стиле (2025)
Apr 11, 2025

Полный обзор GPT-4o: Лучший генератор изображений с искусственным интеллектом для всех в 2025 году
Apr 8, 2025

Reve 1.0: Революционный генератор изображений с использованием ИИ и руководство по использованию
Mar 31, 2025

Gemma 3 от Google: откройте для себя самую эффективную модель ИИ на сегодняшний день | Руководство по установке и использованию 2025
Mar 18, 2025
Аналитика веб-сайта Whisper AI
Трафик и рейтинги Whisper AI
505M
Ежемесячные посещения
#90
Глобальный рейтинг
#6
Рейтинг категории
Тенденции трафика: May 2024-Feb 2025
Анализ пользователей Whisper AI
00:01:47
Средняя продолжительность посещения
2.23
Страниц за посещение
59.23%
Показатель отказов
Основные регионы Whisper AI
US: 20.57%
IN: 9.63%
BR: 5.12%
JP: 4.17%
GB: 3.88%
Others: 56.63%