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。
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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」
https://www.bilibili.com/read/cv19254244
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OpenAI 开源音频转文字模型 Whisper 尝鲜 - 少数派
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GitHub - openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision