WhisperAI是一种语音识别和转录软件，它使用人工智能(AI)将口头语言转换为书面文本。它旨在通过消除手动转录语音内容的需要来帮助个人和企业节省时间并提高工作效率。在下文中，您将学习如何使用WhisperAI！该软件能够识别和转录多种语言和口音的语音，并提供标点符号和格式选项等功能，以提高转录的准确性。WhisperAI由ChatGPT的创建者OpenAI提供。您可以在https://openai.com/blog/whisper/找到WhisperAI的一般介绍：可以从GitHub检索WhisperAI，存储库位于https://github.com/openai/whisper：安装W
whisper介绍Whisper 是一个由OpenAI训练并开源的神经网络，功能是语音识别,能把语音转换为文字,在英语语音识别方面的稳健性和准确性接近人类水平。1、Whisper支持语音转录和翻译两项功能并接受各种语音格式，模型中、英、法、德、意、日等主流语言上取得85%以上的准确率，完全符合工业准确率标准，未来有望打开商业化空间；2、Whisper模型根据参数量和语言不同，共有9种版本，可适应不同使用者的需求。在中文语料测试下，模型在语音识别、语气识别、自动断句等方面表现出色，可满足各类使用场景需求；3、目前Whisper模型只能对语音识别后，转换为对应语言的文本，或将其翻译为英语，则意味着
1、升级Python版本（可选）CentOS7.9系统默认安装的Python版本有两个，如果输入python-V我们看到的是python2的版本信息，如果我们输入python3-V我们看到的是python3的版本信息。由于whisper要求使用的是python版本是在3.8到3.11之间的版本。CentOS7.9自带的python版本是不符合的，我们需要卸载它或者升级它。如果我们不想要升级python版本，那么我们也可以使用Anaconda中的python版本，并且这里推荐使用Anaconda，如果你想要安装Anaconda，那么可以直接跳到第二步。查看CentOS版本。我目前使用的是Cent
前言：最近由于ChatGPT的大热，AI应用领域再次进入大众的视线，今天介绍一款AI应用whisper可以较为准确的将人声转换为文字（支持多国语言）一、安装安装有两种方式pip和源码编译安装，这里介绍pip安装方式安装python3.9.9和pyTouch1.10.1（安装步骤省略，官网下载安装即可）由于pip的版本使用了指定的pyTouch所以安装最新的python版本会出现问题。python3.9.9安装ffmpeg，下方为各类OS的安装方式#onUbuntuorDebiansudoaptupdate&&sudoaptinstallffmpeg#onArchLinuxsudopacman-
前言：最近由于ChatGPT的大热，AI应用领域再次进入大众的视线，今天介绍一款AI应用whisper可以较为准确的将人声转换为文字（支持多国语言）一、安装安装有两种方式pip和源码编译安装，这里介绍pip安装方式安装python3.9.9和pyTouch1.10.1（安装步骤省略，官网下载安装即可）由于pip的版本使用了指定的pyTouch所以安装最新的python版本会出现问题。python3.9.9安装ffmpeg，下方为各类OS的安装方式#onUbuntuorDebiansudoaptupdate&&sudoaptinstallffmpeg#onArchLinuxsudopacman-
文章目录1、安装Python2、安装FFmpeg2.1、配置环境变量3、安装显卡驱动3.1、安装CUDA4、安装PyTorch5、安装whisper6、whisper的使用7、总结8、源码下载9、视频教程1、安装PythonPython的安装很简单，点击这里进行下载。安装完成之后，输入python-V可以看到版本信息，说明已经安装成功了。如果输入python-V命令没有看到上面的这样的信息，要么是安装失败，要么是安装好之后没有自动配置环境变量，如何配置环境变量可以从网上搜索。Python的具体安装过程可以参考这篇文章。2、安装FFmpegffmpeg是专门做音视频处理用的软件，并且是开源的，点
openAI发布了chatgpt，光环一时无两。但是openAI不止有这一个项目，它的其他项目也非常值得我们去研究学习。今天说说这个whisper项目https://github.com/openai/whisperta是关于语音识别的。它提出了一种通过大规模的弱监督来实现的语音识别的方法。弱监督是指使用不完全或不准确的标签或注释来训练模型的方法。这种方法可以避免手动标注数据的费时费力，同时也可以利用更多的数据来提高模型的性能。在这个方法中，使用了大量的未标注语音数据和一些已标注的数据来训练一个深度学习模型。这个模型可以自动学习如何从语音信号中提取特征，并将其转换为文本。来看看官方的说明：（不
前言OpenAI在开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper项目，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper所提供的自动语音识与翻译任务，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文。本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调，目前开源了好几个模型，具体可以在openai查看，下面列出了常用的几个模型。另外项目最后还对语音识别加速推理，使用了CTranslate2加速推理，提示一下，加速推理支持直接使用Whisper原模型转换，并不一定需要微调。openai/whisper-tinyopenai/whisper-baseopenai/
whisper介绍whisper是OpenAI最近发布的语音识别模型。OpenAI通过从网络上收集了68万小时的多语言（98种语言）和多任务（multitask）监督数据对Whisper进行了训练，whisper可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。whisper安装（Windows）1.CMD命令窗口建立名为whisper的虚拟环境：condacreate-nwhisperpython==3.8condaactivatewhisper注意：whisper要求python版本为3.8以上，否则会报错2.虚拟环境中，安装whisperpipinstall-Uopenai-whisper2.
OpenAI开源语音识别模型Whisper初体验前言一、Whisper9种运行模型以及所需配置二、使用conda和ffmpeg的实现步骤1.准备环境2.执行命令3.执行结果三、使用python的实现步骤1.准备环境2.写代码3.执行结果前言Whisper是一个自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）系统，OpenAI通过从网络上收集了68万小时的多语言（98种语言）和多任务（multitask）监督数据对
