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
Whisper.cpp编译使用whisper.cpp是牛人ggerganov对openai的whisper语音识别模型用C++重新实现的项目，开源在github上，具有轻量、性能高，实用性强等特点。这篇文章主要记录在windows平台，如何使用该模型在本地端进行语音识别。下载whisper.cpp的开源地址在ggerganov/whisper.cpp:PortofOpenAI’sWhispermodelinC/C++(github.com)，首先将项目下载在本地。gitclonehttps://github.com/ggerganov/whisper.cppwhisper.cpp项目里提供了几
业界良心OpenAI开源的Whisper模型是开源语音转文字领域的执牛耳者，白璧微瑕之处在于无法通过苹果M芯片优化转录效率，Whisper.cpp则是Whisper模型的C/C++移植版本，它具有无依赖项、内存使用量低等特点，重要的是增加了CoreML支持，完美适配苹果M系列芯片。Whisper.cpp的张量运算符针对苹果M芯片的CPU进行了大量优化，根据计算大小，使用ArmNeonSIMDinstrisics或CBLASAccelerate框架例程，后者对于更大的尺寸特别有效，因为Accelerate框架可以使用苹果M系列芯片中提供的专用AMX协处理器。配置Whisper.cpp老规矩，运行
1.什么是whisperWhisper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Whisper进行了训练。OpenAI认为使用这样一个庞大而多样的数据集，可以提高对口音、背景噪音和技术术语的识别能力。除了可以用于语音识别，Whisper还能实现多种语言的转录，以及将这些语言翻译成英语。本文主要拿该模型做一个音频识别的任务，将视频中的音频转化为文字。2.项目介绍主要实现了一个基于Whisper的视频字幕生成工具，具体来说，采用Flask轻量级WEB应
1.什么是whisperWhisper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Whisper进行了训练。OpenAI认为使用这样一个庞大而多样的数据集，可以提高对口音、背景噪音和技术术语的识别能力。除了可以用于语音识别，Whisper还能实现多种语言的转录，以及将这些语言翻译成英语。本文主要拿该模型做一个音频识别的任务，将视频中的音频转化为文字。2.项目介绍主要实现了一个基于Whisper的视频字幕生成工具，具体来说，采用Flask轻量级WEB应
如何在你的电脑上完成whisper的简单部署（超详细教程）前言一、显卡驱动、CUDAToolKit、cuDNN的下载1.显卡驱动2.CUDAToolKit3.cuDNN的安装二、windows下安装conda三、使用scoop包管理工具完成ffmpeg安装四、whisper安装使用前言这几天正在做whisper相关的工作，github上的whisper源码，whisper相当容易安装，但当我在自己的电脑上安装使用时出现了各种各样的bug，正好需要写篇技术文档，顺便记录下安装环境中遇到的各种坑。（文章是基于windows10介绍的，不同的系统可能会有一些差异）一、显卡驱动、CUDAToolKit
如何在你的电脑上完成whisper的简单部署（超详细教程）前言一、显卡驱动、CUDAToolKit、cuDNN的下载1.显卡驱动2.CUDAToolKit3.cuDNN的安装二、windows下安装conda三、使用scoop包管理工具完成ffmpeg安装四、whisper安装使用前言这几天正在做whisper相关的工作，github上的whisper源码，whisper相当容易安装，但当我在自己的电脑上安装使用时出现了各种各样的bug，正好需要写篇技术文档，顺便记录下安装环境中遇到的各种坑。（文章是基于windows10介绍的，不同的系统可能会有一些差异）一、显卡驱动、CUDAToolKit
前文回溯，之前一篇：含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入)，利用AI技术将文本合成语音，现在反过来，利用开源库Whisper再将语音转回文字，所谓闻其声而知雅意。Whisper是一个开源的语音识别库，它是由FacebookAIResearch(FAIR)开发的，支持多种语言的语音识别。它使用了双向循环神经网络（bi-directionalRNNs）来识别语音并将其转换为文本。Whisper支持自定义模型，可以用于实现在线语音识别，并且具有高级的语音识别功能，支持语音识别中的语音活动检测和语音识别中的语音转文本。它是使用PyTor
前文回溯，之前一篇：含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入)，利用AI技术将文本合成语音，现在反过来，利用开源库Whisper再将语音转回文字，所谓闻其声而知雅意。Whisper是一个开源的语音识别库，它是由FacebookAIResearch(FAIR)开发的，支持多种语言的语音识别。它使用了双向循环神经网络（bi-directionalRNNs）来识别语音并将其转换为文本。Whisper支持自定义模型，可以用于实现在线语音识别，并且具有高级的语音识别功能，支持语音识别中的语音活动检测和语音识别中的语音转文本。它是使用PyTor
