Whisper 简介

Whisper^[1] 是一个由 OpenAI 开发的通用语音识别模型，它通过大规模弱监督学习训练而成。

这个模型不仅能够进行多语言语音识别，还能进行语音翻译和语言识别，是一款多功能的语音处理工具。

项目特点

主要特点

• 多语言支持：Whisper 支持多种语言的语音识别。
• 多任务模型：除了语音识别，还能进行语音翻译和语言识别。
• 高性能：提供不同大小的模型以平衡速度和准确性，适应不同的使用场景。
• 易于使用：通过命令行工具或 Python 接口，用户可以轻松地进行语音转文字的操作。

使用场景

Whisper 适用于需要语音识别的各种场景，包括但不限于：

• 会议记录：自动将会议中的语音内容转换为文字记录。
• 语音翻译：将一种语言的语音实时翻译成另一种语言的文字。
• 内容创作：为视频创作者提供语音转文字的服务，提高内容生产的效率。
• 语音助手：作为智能语音助手的后端，提供语音识别功能。

项目使用

安装步骤

1. 安装Python：

• 确保你的系统中已安装Python 3.8至3.11版本。

1. 安装ffmpeg：

• Ubuntu/Debian:

sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

• MacOS（使用Homebrew）:

brew install ffmpeg

• Windows（使用Chocolatey）:

choco install ffmpeg

1. 安装Whisper：

• 使用pip安装最新版本的Whisper：

pip install -U openai-whisper

• 或者从GitHub源代码安装：

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git

1. 验证安装：

• 运行以下命令来检查安装是否成功，并查看Whisper的命令行帮助信息：

whisper --help

命令行工具使用

Whisper 提供了命令行工具，可以方便地对音频文件进行语音识别。以下是一些基本的命令行使用示例：

# 使用 turbo 模型转录音频文件
whisper audio.flac audio.mp3 audio.wav --model turbo

# 指定语言进行转录
whisper japanese.wav --language Japanese

# 将语音翻译成英文
whisper japanese.wav --language Japanese --task translate

Python 接口使用

在 Python 程序中，Whisper 同样易于使用。以下是一个简单的使用示例：

import whisper

# 加载模型
model = whisper.load_model("turbo")

# 转录音频文件
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])

参考文档

• 模型卡^[2]
• 论文^[3]
• 博客文章^[4]
• 架构和方法：Whisper采用端到端的编码器-解码器Transformer架构，输入音频被分割并转换为log-Mel频谱图后送入编码器，解码器预测文本字幕。

注：本文内容仅供参考，具体项目特性请参照官方 GitHub 页面的最新说明。