手工简单科技小发明使用OpenAI开源的whisper语音识别系统

在本篇文章中，我们将探讨一个名为Whisper的开源语音识别模型，这款模型由OpenAI开发，并且支持多语言的转录和翻译。Whisper是一种基于Transformer架构的自动语音识别模型，能够处理680,000小时以上的多语言数据集，具有很好的鲁棒性，并能对口音、背景噪声以及技术术语进行良好处理。

Whisper支持五种不同的模型尺寸，其中前四种适用于英文版本，而我们可以通过安装pytube库来下载YouTube视频中的音频文件并使用这些文件测试模型。以下是安装必要库和下载视频音频文件的一些代码示例：

import whisper

import pytube

# 安装必要库

!pip install --upgrade pytube

!pip install git https://github.com/openai/whisper.git –q

# 创建PyTube对象并下载视频或其相关内容

video = "https://www.youtube.com/watch?v=-7E-qFI"

data = pytube.YouTube(video)

audio = data.streams.get_audio_only()

audio.download()

# 使用whisper进行语音识别

model = whisper.load_model("medium")

text = model.transcribe(audio_file="11.mp4")

除了英文之外，Whisper还能识别99种不同语言，包括中文等其他亚洲语言。在实际应用中，我们可以使用Python代码将已有中文语音文件输入到Whiper中，然后输出相应的文本，并进一步翻译成所需语言。这不仅展示了如何利用这个强大的工具进行日常生活中的简单任务，还展现了它在各种场景下的潜力。

如果你想了解更多关于此类技术的小发明或者需要更详细信息，请继续阅读后续部分，或联系专业人士获取帮助。此外，如果你对其他类型的手工简单科技小发明感兴趣，也请随时咨询，以便获得最新知识和创意灵感。