代码实战使用OpenAI开源的多语言语音识别系统Whisper

Whisper是由OpenAI开发的一个自动语音识别模型，基于网络上收集的680,000小时多语言数据进行训练。该模型具有很好的鲁棒性，可以处理不同口音、背景噪音和技术术语。此外，它还支持99种不同语言的转录，并可以将这些语言翻译成英语。

Whisper采用Transformer框架，这是一个常见的深度学习模型架构。与其他方法相比，Whisper在没有针对特定数据集微调的情况下，在许多不同的数据集上都表现出色，其错误率降低了50%。

Whisper提供五种不同的模型尺寸，其中前四种适用于英文版本。我们可以通过以下步骤开始使用这个模型：

安装必要的库：

!pip install --upgrade pytube

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

导入所需库并下载视频：

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()

使用Whisper进行语音识别：

model = whisper.load_model("medium")

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

print(text)

除了英文以外，Whisper还能识别其他语言，我们可以通过以下方式来尝试：

languages = {

"af_za": "Afrikaans",

# ... 其他语言列表 ...

}

language_code = input("请输入您想要检测的声音文件对应的语言代码（例如 'zh-cn'）:")

text = model.transcribe(input_file, language=language_code)

print(text)

为了提高准确性，我们也可以尝试调整模型尺寸或者优化输入声音文件。