Whisper是OpenAI于2022年发布的一个开源深度学习模型，专门用于语音识别任务。它能够将音频转换成文字，支持多种语言的识别，包括但不限于英语、中文、西班牙语等。Whisper模型的特点是它在多种不同的音频条件下（如不同的背景噪声水平、说话者的口音、语速等）都能实现高准确率的语音识别，这得益于它在训练过程中使用的大量多样化的音频数据。
Whisper模型使用了一系列先进的深度学习技术和架构，主要包括：
- 自注意力机制（Self-Attention）：Whisper模型中使用了自注意力机制，特别是变种形式的Transformer架构，这在处理序列数据（如音频）中尤其有效。
- 端到端学习：Whisper采用端到端的训练方式，直接从原始音频数据学习到文本输出，无需人工提取特征。
- 大规模数据集训练：它是在广泛的数据集上进行训练的，包括各种语言、口音和音频质量，这有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性。
Whisper的开发和发布对于语音识别和人工智能领域有着重要的意义：
- 提高语音识别的准确率：Whisper在多种测试集上显示出优越的性能，尤其是在噪声环境下和非英语语言的识别上。
- 多语言支持：Whisper的多语言识别能力对于打破语言障碍、促进全球信息的交流和共享具有重要作用。
- 开源共享：作为一个开源项目，Whisper为研究人员和开发者提供了一个强大的工具，可以在此基础上进一步开发定制化的语音识别应用，促进了技术的创新和应用的多样化。
- 推动人工智能技术的发展：通过对Whisper模型的研究和应用，可以进一步推动相关领域，如自然语言处理、机器学习等领域的技术进步。
pip install -U openai-whisper
pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
# on Ubuntu or Debian
sudo apt update && sudo apt install ffmpeg
# on Arch Linux
sudo pacman -S ffmpeg
# on MacOS using Homebrew (https://brew.sh/)
brew install ffmpeg
# on Windows using Chocolatey (https://chocolatey.org/)
choco install ffmpeg
# on Windows using Scoop (https://scoop.sh/)
scoop install ffmpeg
pip install setuptools-rust运行：
whisper 5.wav --language Chinesepython代码：
import whisper
model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])部署api服务：
繁体变简体：
pip install opencc-python-reimplemented
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from whisper import load_model
import asyncio
import uvicorn
from opencc import OpenCC
app = FastAPI()
model = load_model("small") # 加载模型
@app.post("/transcribe/")
async def transcribe_audio(file: UploadFile = File(...)):
contents = await file.read()
with open("temp_audio.mp3", "wb") as f: # 临时保存上传的音频文件
f.write(contents)
# 调用Whisper模型进行语音识别
result = model.transcribe("temp_audio.mp3")
text = result["text"]
# 将繁体字转换为简体字
cc = OpenCC('t2s') # 繁体转简体
simplified_text = cc.convert(text)
return {"text": simplified_text}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("whisper_api:app", host="0.0.0.0", port=8000, reload=True)
