Whisper 是 OpenAI 的一项语音处理项目,旨在实现语音的识别、翻译和生成任务。作为基于深度学习的语音识别模型,Whisper 具有高度的智能化和准确性,能够有效地转换语音输入为文本,并在多种语言之间进行翻译。通过不断的优化和更新,Whisper 致力于提供更加优质和高效的语音处理解决方案,以满足不同场景和需求下的语音交互应用。
官网地址:https://openai.com/research/whisper
github 地址:https://github.com/openai/whisper?tab=readme-ov-file
Whisper 借助丰富多样的数据集,这些数据集中的语音数据与互联网上的文本记录相匹配,并结合了一种名为“注意力机制”的技术。这项技术使得 Whisper 在处理语音时,能够更加有效地捕捉到语音中的关键信息。
这种综合运用数据和先进技术的方式,使得 Whisper 提高了其在各种环境下的健壮性和准确性,能够实现更为精确、智能的语音识别和翻译,为用户提供更加出色的语音处理体验。
Whisper 并不仅仅是预测给定音频的单词,虽然这是是语音识别的核心,但它还包含许多其他附加的功能组件,例如语言活动检测、说话人二值化和逆文本正态化。
采用 Transformer 序列到序列模型可以实现针对不同的语言处理任务。包括以下几种:
语音识别
语音翻译
口语识别
语音活动检测
这些任务的输出由模型预测的令牌序列表示,使得单个模型可以代替传统的语音处理管道中的多个组件,如下所示:
openai-whisper 与 python 3.8-3.11 和最新的 PyTorch 版本兼容。
使用 pip 命令安装:pip install -U openai-whisper
openai-whisper 需要 ffmpeg 的环境,ffmpeg 是一个开源的跨平台音视频处理工具和框架,可以用来录制、转换和流式传输音视频内容 。
官网:https://ffmpeg.org/
MAC
安装:brew install ffmpeg
验证:ffmpeg -version 出现版本信息且无报错表示安装成功。
Windows
安装:进入下载链接:https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/#release-builds,选择版本下载安装:
环境配置:下载解压完成后,需要将 Ffmpeg 的执行文件坐在目录添加到系统的环境变量中。
验证:在 cmd 中输入 ffmpeg -version 出现版本信息且无报错表示安装成功。
命令行
命令行常用参数
Python 代码
模型调用
安装 openai 第三方库,本篇教程使用 1.16.1 版本的 openai:pip install openai
了解 Whisper 相关概念。
完成环境安装。
学会基础示例练习。