OpenAI推出的Whisper是一个通用语音转录模型，在各种基准和音频条件下都取得了非常棒的结果。最新的large-v3模型登顶了OpenASR排行榜，被评为最佳的开源英语语音转录模型。该模型在CommonVoice15数据集的58种语言中也展现出了强大的多语言性能，在42种语言上的单词错误率(WER)低于30％。尽管转录准确度非常优秀，但推理速度非常缓慢。即使利用flashattention、半精度和分块等优化推理技术，1小时长度的音频在16GBT4GPU上也需要超过6分钟的转录时间。在本文中，我们将演示如何运用推测解码将Whisper的推理时间缩减2倍，同时在数学上确保完全取得与原模型相
前言 Whisper是一种通用语音识别模型。它是在大量不同音频数据集上进行训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。 这里呢，我将给出我的一些代码，来帮助你尽快实现【语音转文字】的服务部署。 以下是该AI模块的具体使用方式： https://github.com/openai/whisper心得 这是一个不错的语言模型，它支持自动识别语音语种，类似中文、英文、日语等它都能胜任，并且可以实现其他语种转英语翻译的功能，支持附加时间戳的字幕导出功能...... 总体来说，它甚至可以与市面上领头的语言识别功能相媲美，并且
OpenAI语音转文字whisperAPI提供了两个端点，即转录和翻译，这基于我们最先进的开源大型v2Whisper模型。它们可以用来：将音频转录成音频所在的语言。翻译并将音频转录成英文。文件上传目前限制为25MB，支持以下输入文件类型：mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav和webm。以下是一个Python示例：importrequestsimportopenai#定义API端点和头信息url="https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions"headers={"Authorization":"Bearer{}".format(ope
这里写自定义目录标题Whisper从0安装教程windows安装过程安装python3.11安装Anaconda在Anaconda里面安装whisper安装ffmpeg第一次运行whisper检查GPU一些弯路Whisper从0安装教程windows因为需要把语音变成文字稿，问了做语言相关的朋友，决定使用whisper来做这个工作官方网站：https://github.com/ggerganov/whisper.cpp但是官网的教程一般小白很难从0开始。我一共折腾了两天，找了不少教程，走了两次弯路终于搞定了。安装过程安装python3.11因为看到Anaconda官网上最新的版本是基于pyth
这里写自定义目录标题构建AI-poweredTODO应用新的思考构建AI-poweredTODO应用人工智能TODO应用程序演示https://ivan-tolkunov–surukoto-run.modal.run/（警告：该应用程序可能需要长达30秒才能启动）。所有数据在不活动5分钟后重置。试着告诉它：“添加彩虹的每一种颜色”，然后“标记所有提到绿色和紫色之间的待办事项”和“清理完成的待办事项。”新的思考每个人都在构建TODO应用程序，以便开始使用编程语言或技术。我问自己一个问题：在人工智能时代，TODO应用程序会是什么样子？所以我想出了一个主意，构建一个TODO应用程序，你可以简单地与之
whisper：https://github.com/openai/whisper/tree/main参考文章：WhisperOpenAI开源语音识别模型环境配置pipinstallfaster-whispertransformers准备tiny模型需要其他版本的可以自己下载：https://huggingface.co/openai原始中文语音模型：https://huggingface.co/openai/whisper-tiny微调后的中文语音模型：gitclonehttps://huggingface.co/xmzhu/whisper-tiny-zh补下一个：tokenizer.jso
20240122在WIN10+GTX1080下使用字幕小工具V1.2的使用总结2024/1/2219:52结论：这个软件如果是习作，可以打101分，功能都实现了。如果作为商业软件/共享软件，在易用性等方面，可能就只能有70分了。【百分制】可选的改进部分：0、支持INTEL/AMD/ATI的显卡。并且给NVIDIA的显卡自动安装最新的驱动程序和CUDA版本！【对初学者友好！】1、待转换的音频/视频目录：【中文路径/长目录】对特殊字符的支持2、（识别）翻译成：语言可以按照拼音顺序排序。当然汉语/简体中文/普通话是可以放到最前面的！3、计算精度，只列出来所支持的精度，并给出估计的识别时间！4、打开输
Whisper是一种令人激动的新型语言模型，采用了全新的语音识别方法，即使是低质量的音频，Whisper也能产生高质量的结果，并且对各种声音和语言的适应性极强，无需进行微调。Whisper是开源的，有一系列可用的模型尺寸，可以作为众多语音转文字应用的有效解决方案，包括翻译、智能个人助理、车辆语音控制系统、客户服务运营等等。在这篇文章中，我们将探讨Whisper与其他语音识别模型的不同之处，并将展示如何使用在Graphcore（拟未）IPU上运行的预构建的PaperspaceGradientNotebook，来起用WhisperTiny的HuggingFace实现。链接：https://ipu.
官方源码：https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper模型下载地址：large-v3模型：https://huggingface.co/Systran/faster-whisper-large-v3/tree/mainlarge-v2模型：https://huggingface.co/guillaumekln/faster-whisper-large-v2/tree/mainlarge-v2模型：https://huggingface.co/guillaumekln/faster-whisper-large-v1/tree/mainmedium模型：htt
文章目录使后感PaperReview个人觉得有趣的LogMelspectrogram&STFTTrainingcross-attention输入cross-attention输出positionalencoding数据Decoding为什么可以有时间戳的信息ModelEncoderDecoder时间戳一小句的时间戳一个单词的时间戳TestcodeQKVattentionTexttoken里关于positional_embedding的offsetFasterWhisperVAD使后感因为运用里需要考虑到时效和准确性，类似于YOLO，只考虑tiny,base,和small的模型。准确率基本反应了
