语音识别开源框架 openAI-whisper

Whisper 是一种通用的语音识别模型。 它是OpenAI于2022年9月份开源的在各种音频的大型数据集上训练的语音识别模型,也是一个可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别的多任务模型。

GitHub - yeyupiaoling/Whisper-Finetune: 微调Whisper语音识别模型和加速推理,支持Web部署和Android部署

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conda create -n whisper python=3.9

conda activate whisper

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git

whisper audio.mp3 --model medium --language Chinese

解决输出繁体中文不输出简体中文问题:

whisper --language Chinese --model large audio.mp3 --initial_prompt "以下是 普通话句子"

就中文而言,Whisper各模型:

  • tiny 是没有做断句的,或者说,直接根据停顿断句
  • base 已经开始根据逻辑断句,但会出语法错误
  • small 已经很少语法错误,但断句水平却直线下降,很奇怪
  • medium 不仅能够完美的断句,还能判断语气

可以看出,飞书妙记给用户开放的转写能力大约在 tiny 到 base 之间(转写速度也在 tiny 左右,已经很快了)

值得指出的是,这里的对比,目的并不是比较二者的技术,否则对于飞书妙计相当的不公平,作为一款消费级应用,它不可能给用户跑medium等级的模型来做转写

对比的意义是,Whisper,作为一个开源模型,和消费级产品比起来怎么样?

答案是,完全可以替代,用 small 模型足以实现当下的免费体验了。

甚至,用 medium 以上的模型,可以用「时间」换「好得多的使用体验」

Whisper—通用的语音识别模型 - 知乎

https://www.bilibili.com/read/cv19254244

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Whisper—通用的语音识别模型 - 知乎

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/demos/speech_web

OpenAI 开源语音识别模型 Whisper - OSCHINA - 中文开源技术交流社区

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GitHub - openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision

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