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產品資訊
已更新：12/11/2024
什麼是Whisper AI
Whisper 是由 OpenAI 開發的人工智能模型，用於自動語音識別（ASR）。於2022年9月發布，Whisper 在從網絡收集的68萬小時的多語言和多任務監督數據上進行了訓練。它可以轉錄多種語言的語音，將語音翻譯成英語，並識別正在說的語言。OpenAI 已將模型和推理代碼開源，以促進語音處理應用的進一步研究和開發。
Whisper AI 的主要功能
Whisper AI是由OpenAI開發的一種先進的自動語音識別（ASR）系統。它經過680,000小時的多語言和多任務監督數據訓練，從而提高了對口音、背景噪音和技術語言的魯棒性。Whisper能夠在多種語言中轉錄語音，翻譯成英文，並執行語言識別和短語級時間戳等任務。它使用了一種簡單的基於Transformer的端到端編碼器-解碼器架構，並且是開源的，以便進一步研究和應用開發。
多語言能力: 支持多種語言的轉錄和翻譯，其訓練數據約有三分之一是非英語的。
魯棒性能: 與專門模型相比，對口音、背景噪音和技術語言的魯棒性有所提高。
多任務功能: 能夠執行包括語音識別、翻譯、語言識別和時間戳生成等多種任務。
大規模訓練: 經過680,000小時的多樣化音頻數據訓練，導致在不同數據集上的泛化和性能增強。
開源可用性: 模型和推理代碼是開源的，允許進一步研究和應用開發。
Whisper AI 的用例
轉錄服務: 為多種語言的會議、訪談和講座提供精確的音頻內容轉錄。
多語言內容創建: 協助在各種語言的視頻和播客中創建字幕和翻譯。
語音助手: 通過改進的語音識別和語言理解能力增強語音控制應用程序。
輔助工具: 開發工具，通過提供實時語音到文本轉換來協助聽力障礙人士。
語言學習平台: 支持具有精確語音識別和翻譯功能的語言學習應用程序。
優點
在多樣化的音頻條件和語言中具有高精度和魯棒性
在執行多種語音相關任務時具有多功能性
開源可用性促進進一步研究和開發
在各種數據集上具有零樣本性能能力
缺點
在特定基準測試（如LibriSpeech）上可能無法超越專門模型
由於其大規模架構，需要大量計算資源
處理敏感音頻數據時可能存在隱私問題
如何使用 Whisper AI
安裝 Whisper: 使用 pip 安裝 Whisper：pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
安裝 ffmpeg: 安裝 Whisper 所需的 ffmpeg 命令行工具。在大多數系統上，您可以使用包管理器進行安裝。
導入 Whisper: 在您的 Python 腳本中導入 Whisper 庫：import whisper
加載 Whisper 模型: 加載一個 Whisper 模型，例如：model = whisper.load_model('base')
轉錄音頻: 使用模型轉錄音頻文件：result = model.transcribe('audio.mp3')
訪問轉錄文本: 轉錄文本可在結果的 'text' 鍵中獲得：transcription = result['text']
可選：指定語言: 您可以選擇指定音頻語言，例如：result = model.transcribe('audio.mp3', language='Italian')
Whisper AI 常見問題
Whisper 是 OpenAI 開發的一種自動語音識別（ASR）系統。它基於從網絡收集的 680,000 小時的多語言和多任務監督數據進行訓練，能夠轉錄多種語言的語音並將其翻譯成英文。
Whisper AI 網站分析
Whisper AI 流量和排名
526M
每月訪問量
#94
全球排名
#6
類別排名
流量趨勢：May 2024-Oct 2024
Whisper AI 用戶洞察
00:01:38
平均訪問時長
2.18
每次訪問的頁面數
57.1%
用戶跳出率
Whisper AI 的主要地區
US: 18.97%
IN: 8.68%
BR: 5.9%
CA: 3.52%
GB: 3.47%
Others: 59.46%
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