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Whisper入门学习资料 - 强大的多语言语音识别模型

RayRay
Whisper语音识别多语言处理OpenAITransformer模型Github开源项目热门

Whisper简介

Whisper是OpenAI开发的通用语音识别模型,具有以下特点:

  • 支持多语言语音识别、语音翻译和语言识别
  • 在大规模、多样化的音频数据集上训练
  • 采用Transformer序列到序列模型架构
  • 开源代码和模型权重,使用MIT许可证发布

Whisper模型架构

安装和使用

安装

可以通过pip安装Whisper:

pip install -U openai-whisper

或者从GitHub安装最新版本:

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

命令行使用

使用medium模型转录音频文件:

whisper audio.mp3 --model medium

指定语言和翻译任务:

whisper japanese.wav --language Japanese --task translate

Python API使用

import whisper

model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])

可用模型

Whisper提供了5种不同大小的模型,适用于不同的场景:

模型参数量内存需求相对速度
tiny39M~1GB~32x
base74M~1GB~16x
small244M~2GB~6x
medium769M~5GB~2x
large1550M~10GB1x

其中tiny、base、small和medium模型还提供英语专用版本。

更多资源

Whisper是一个功能强大、易于使用的语音识别工具,希望这些资源能帮助你快速上手并充分利用它的能力。如果你在使用过程中有任何问题,欢迎查阅官方文档或在GitHub上提问。

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