本地部署,Whisper: 开源语音识别模型

目录

简介

特点

应用

使用方法

总结


GitHub - openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak SupervisionRobust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision - openai/whisperhttps://github.com/openai/whisper

简介

Whisper 是一个由 OpenAI 训练的强大的开源语音识别模型,它可以将语音转换为文本。Whisper 支持多种语言和语音,并且能够识别不同口音和背景噪音。它在各种语音识别任务中表现出色,包括语音转文本、语音翻译和语音命令识别。

特点

  • 多语言支持: Whisper 支持多种语言,包括英语、中文、法语、德语、西班牙语等。
  • 高精度: Whisper 在各种语音识别任务中表现出高精度,能够准确地将语音转换为文本。
  • 鲁棒性: Whisper 能够识别不同口音和背景噪音,即使在嘈杂的环境中也能保持较高的识别精度。
  • 开源: Whisper 是一个开源模型,这意味着任何人都可以免费使用和修改它。

应用

Whisper 可以应用于各种场景,例如:

  • 语音转文本: 将语音转换为文本,例如将会议录音转换为文字记录。
  • 语音翻译: 将一种语言的语音转换为另一种语言的文本。
  • 语音命令识别: 识别语音命令,例如控制智能家居设备。
  • 语音搜索: 通过语音搜索信息。

使用方法

模型大小

命令行安装

Whisper 可以通过 Python 库使用,以下是使用 Whisper 的示例代码:

复制代码
import whisper

# 加载 Whisper 模型
model = whisper.load_model("base")

# 识别音频文件
audio = whisper.load_audio("audio.wav")

# 将音频转换为文本
result = model.transcribe(audio)

# 打印识别结果
print(result["text"])

UI docker安装

复制代码
docker run -it -p 7860:7860 --platform=linux/amd64 
	registry.hf.space/aadnk-faster-whisper-webui:latest python app.py

运行界面

可以看到支持,音频文件,录音文件,以及视频地址的方式。

总结

Whisper 是一个强大且易于使用的开源语音识别模型,它可以应用于各种场景。其多语言支持、高精度和鲁棒性使其成为语音识别任务的理想选择。

相关推荐
EasyDSS8 分钟前
AI智能分析网关V4助力工厂/工地/车间/能源矿山场景玩手机行为精准检测与安全生产智能化监管
网络·人工智能
guohuang9 分钟前
构建你的第一个简单AI助手 - 入门实践
人工智能
weixin_4352081615 分钟前
如何使用 Qwen3 实现 Agentic RAG?
人工智能·深度学习·自然语言处理·aigc
CS创新实验室20 分钟前
研读论文《Attention Is All You Need》(3)
人工智能·论文·transformer·注意力
AORO_BEIDOU20 分钟前
防爆手机与普通手机有什么区别
人工智能·5g·安全·智能手机·信息与通信
暴龙胡乱写博客20 分钟前
机器学习 --- 数据集
人工智能·机器学习
唐天下文化23 分钟前
居然智家亮相全零售AI火花大会 AI大模型赋能家居新零售的进阶之路
大数据·人工智能·零售
gaosushexiangji38 分钟前
应用探析|千眼狼PIV测量系统在职业病防治中的应用
大数据·人工智能·科技·数码相机
Hello world.Joey1 小时前
数据挖掘入门-二手车交易价格预测
人工智能·python·数据挖掘·数据分析·conda·pandas
愚公搬代码1 小时前
【愚公系列】《Manus极简入门》036-物联网系统架构师:“万物互联师”
人工智能·物联网·系统架构·agi·ai agent·智能体·manus