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Whisper是OpenAI于2022年发布的一个开源深度学习模型专门用于语音识别任务。它能够将音频转换成文字支持多种语言的识别包括但不限于英语、中文、西班牙语等。Whisper模型的特点是它在多种不同的音频条件下如不同的背景噪声水平、说话者的口音、语速等都能实现高准确率的语音识别这得益于它在训练过程中使用的大量多样化的音频数据。
Whisper模型使用了一系列先进的深度学习技术和架构主要包括
自注意力机制Self-AttentionWhisper模型中使用了自注意力机制特别是变种形式的Transformer架构这在处理序列数据如音频中尤其有效。端到端学习Whisper采用端到端的训练方式直接从原始音频数据学习到文本输出无需人工提取特征。大规模数据集训练它是在广泛的数据集上进行训练的包括各种语言、口音和音频质量这有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性。
Whisper的开发和发布对于语音识别和人工智能领域有着重要的意义
提高语音识别的准确率Whisper在多种测试集上显示出优越的性能尤其是在噪声环境下和非英语语言的识别上。多语言支持Whisper的多语言识别能力对于打破语言障碍、促进全球信息的交流和共享具有重要作用。开源共享作为一个开源项目Whisper为研究人员和开发者提供了一个强大的工具可以在此基础上进一步开发定制化的语音识别应用促进了技术的创新和应用的多样化。推动人工智能技术的发展通过对Whisper模型的研究和应用可以进一步推动相关领域如自然语言处理、机器学习等领域的技术进步。 pip install -U openai-whisperpip install githttps://github.com/openai/whisper.git # on Ubuntu or Debian
sudo apt update sudo apt install ffmpeg# on Arch Linux
sudo pacman -S ffmpeg# on MacOS using Homebrew (https://brew.sh/)
brew install ffmpeg# on Windows using Chocolatey (https://chocolatey.org/)
choco install ffmpeg# on Windows using Scoop (https://scoop.sh/)
scoop install ffmpegpip install setuptools-rust
运行
whisper 5.wav --language Chinese
python代码
import whispermodel whisper.load_model(base)
result model.transcribe(audio.mp3)
print(result[text])
部署api服务
繁体变简体
pip install opencc-python-reimplementedfrom fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from whisper import load_model
import asyncio
import uvicorn
from opencc import OpenCCapp FastAPI()
model load_model(small) # 加载模型app.post(/transcribe/)
async def transcribe_audio(file: UploadFile File(...)):contents await file.read()with open(temp_audio.mp3, wb) as f: # 临时保存上传的音频文件f.write(contents)# 调用Whisper模型进行语音识别result model.transcribe(temp_audio.mp3)text result[text]# 将繁体字转换为简体字cc OpenCC(t2s) # 繁体转简体simplified_text cc.convert(text)return {text: simplified_text}if __name__ __main__:uvicorn.run(whisper_api:app, host0.0.0.0, port8000, reloadTrue)
