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Whisper的表现在不同语言下会有很大差异。 下图展示了使用large-v2模型对Fleurs数据集进行的WER（词误率）语言拆解，数值越小，表示表现越好。 简单的说，目前 whisper最擅长的6种语言是西班牙语、意大利语、英语、葡萄牙语、德语和日语。 免费离线语音识别神器whisper安装教程 发布于 2022-12-31 08:24 ・ 河北 ・ 5007 次播放 自动语音识别 中文语音识别 语音识别 神器 Python Whisper taoziabc52 零晨 作者 影片轉逐字稿，之前玩過 Azure Speech-To-Text，這回試試 OpenAI Whisper。 註：若你只想要魚，對撈魚或釣魚沒興趣，可考慮用現成工具 Whisper Desktop，能直接將 MP3 或麥克風輸入轉成文字稿。 OpenAI Whisper 有五種模型大小，大模型精準度較.
Whisper 是 OpenAI 开源的一个强大的通用语音识别模型，它使用了超过 68 万小时多语言来训练，支持了 99 种不同语言的转录，够实现高准确性的语音识别，尤其对于英文，识别度接近人类水平。 OpenAI 的神奇 Whisper 語音轉文字模型，可在地端執行，但需有 GPU 才能順跑。先前測過，即便用 32 核 CPU 跑 Medium 也僅 100 WPM，30 分鐘錄音檔需要轉兩小時；有 GPU 就差很多，入門級 RTX 3050 便可達 1594 WPM，快 15 倍，若有 408. 昨天提到將 Whisper Mic 包成微服務，走 Server-Sent Events (SSE) 串流提供即時語音識別結果，SSE 是 HTTP 標準，理論上不管你用什麼程式語言或平台，都能輕鬆串接。 剛好有讀者問到語音識別加即時翻譯的問題，算是經典到不能再經典的應用。那還等什麼，就來寫幾行程式.
教程：vosk模型 需先下载模型文件并使用pip安装依赖库。vosk生成的字幕文件中包含大量空格，需手动去除。 教程：whisper模型 需下载模型文件（首次运行会自动下载）与pip安装依赖库。注意，本机为AMD CPU笔记本，无CUDA加速，whisper模型利用pytorch，支持GPU加速，因此加载模型速度较有GPU设备的机器略.
前陣子介紹了用 Whisper API 將 MP3 轉逐字稿，不需準備高檔顯卡，用一顆茶葉蛋的錢，一小時 MP3 轉逐字稿大約兩分鐘可完成，速度跟品質都頗令人滿意。 實測過幾次，發現免不了需要一些轉檔、併檔、拆檔，基本上靠萬能的 ffmpeg 都能解決，但每次遇到要查指令敲指令很沒效率，是時侯寫成共. 不過，Whisper 依賴 PyTorch 適用 Python 環境，我大部分的程式是用 .NET C# 開發，不太可能為了語音功能用 Python 改寫。但我的想法很簡單，那就加幾行把它包成微服務，走 Web 介面用 Server Sent Event 串流方式輸出識別文字。 Wishper Mic 有個 .listen_continuously () 方法，配合 for in 迴圈可持續接收語音識別結果. Whisper已经发布了一段时间，来客观评价一下： 先说大家都能看懂的，Whisper的开源肯定会影响到商业语音识别系统的商业逻辑。 1、Whisper的重要意义在于它Open了。 他让大公司和小公司的语音识别系统不再因为小公司没钱标数据而干不过大公司。
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