2025-02-23 手机 0
在本篇文章中，我们将探讨OpenAI最近发布的一个名为Whisper的语音识别模型。与DALLE-2和GPT-3不同，Whisper是一个免费的开源模型，这使得开发者能够轻松地集成并应用于各种项目。
首先，让我们了解一下Whisper是什么，以及它如何工作。Whisper是一款自动语音识别模型，它通过从网络上收集的680,000小时多语言数据进行训练。这意味着该模型不仅可以识别多种语言，还能对口音、背景噪音以及技术术语具有很好的鲁棒性。此外，Whisper支持99种不同的语言，并且能够将这些语言转录成英语，或将其翻译成英语。
下面，我们来看看Whisper是如何构建的。在深入研究之前，可以看到Whisper采用了一个标准的Transformer框架，这进一步展示了Transformer模型在自然语言处理领域广泛应用的情况。
而对于其他现有的方法，它们通常会使用更小、更紧密匹配的声音文本训练数据集或使用广泛但无监督的预训练。但与此不同的是，尽管没有针对任何特定数据集微调过，但当我们在许多不同的数据集中测量Zero-Shot性能时，却发现了它比那些专门针对LibriSpeech性能优化过的大型机器学习模型更加稳健，并且错误率降低了50%。
除了提供高效准确性的功能之外，Whiper还支持五种不同的模型尺寸，其中前四个是针对英文版本。因此，在这里，我们可以先用一段英文版本的语音来测试一下这个功能。
为了开始我们的实验，我们需要安装一些必要的库。以下是安装命令：
!pip install --upgrade pytube
!pip install git https://github.com/openai/whisper.git –q
然后，我们导入所需库并准备好测试代码：
import whisper
import pytube
video = "https://www.youtube.com/watch?v=-7E-qFI"
data = pytube.YouTube(video)
audio = data.streams.get_audio_only()
audio.download()
这段代码将下载指定视频文件中的声音部分，并以MP4格式保存下来，即只包含声音信息的一段文件。不过，如果你想要下载整个视频，你也可以使用类似的pytube命令，不过这次选择720p分辨率下载：
stream = yt.streams.get_by_itag(22) # 选择720p视频下载
stream.download()
现在我们已经有了一段包含声音信息的地图（即MP4文件），接下来就是利用whispe加入实际操作步骤：加载medium模式下的whispe模块，然后调用model.transcribe()函数来获取原始文本内容：
model = whisper.load_model('medium')
text = model.transcribe("11.mp4")
print(text)
这样就完成了基于OpenAI Whisper系统实现99种语言自动语音识别任务的一个简单示例。如果你想尝试其他非英文说话人的话，就要调整相关参数，比如说选择相应国家地区或输入正确格式URL地址，那么根据你的需求和资源限制，你可能会发现自己能做出更多惊人的发明创造——这是科技真正魔法的地方！
最后，不妨再提醒大家，无论是在开发新产品还是解决复杂问题，都要记住这种技术能力并不只是单纯的一些编码技巧，更重要的是理解背后的逻辑原理，以及它们如何帮助人们提高生活质量和工作效率。而这个世界上的每个人都渴望找到一种让他们拥有这样的能力，而不是被动接受事物，因为只有这样，他们才能真正掌控自己的未来。
