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
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多语言支持：Whisper 支持多种语言的语音识别。
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多任务模型：除了语音识别，还能进行语音翻译和语言识别。
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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。
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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：
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会议记录：自动将会议中的语音内容转换为文字记录。
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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。
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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。
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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
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安装Python：
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确保你的系统中已安装Python 3.8至3.11版本。
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安装ffmpeg：
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Ubuntu/Debian:
sudo apt update && sudo apt install ffmpeg
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MacOS（使用Homebrew）:
brew install ffmpeg
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Windows（使用Chocolatey）:
choco install ffmpeg
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安装Whisper：
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使用pip安装最新版本的Whisper：
pip install -U openai-whisper
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或者从GitHub源代码安装：
pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
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验证安装：
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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
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模型卡[2]
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论文[3]
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博客文章[4]
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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。
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资源列表
[1]
Github地址: https://github.com/openai/whisper
[2]
模型卡: https://github.com/openai/whisper/blob/main/model-card.md
[3]
论文: https://arxiv.org/abs/2212.04356
[4]
博客文章: https://openai.com/blog/whisper