whisper

基于集成Whisper 与 Pepper-GPT改进人机交互体验并实现顺畅通信随着技术以令人眼花缭乱的速度发展，使人机交互更加顺畅比以往任何时候都更加重要。为了应对这一挑战，一个新领域应运而生：人机交互（HRI）。有效的人机交互被认为是实现技术效益的关键。

AI生成字幕模型whisper介绍与使用随着人工智能技术的飞速发展，AI生成字幕模型已成为视频内容创作和传播领域的重要工具。其中，OpenAI推出的Whisper模型以其卓越的性能和广泛的应用场景，受到了广大用户和研究者的关注。本文将详细介绍Whisper模型的基本原理、特点、应用场景以及使用方法，旨在帮助读者更好地了解和运用这一先进技术。

昨日之日2006

Moonshine - 新型开源ASR（语音识别）模型，体积小，速度快，比OpenAI Whisper快五倍本地一键整合包下载Moonshine 是由 Useful Sensors 公司推出的一系列「语音到文本（speech-to-text, STT）转换模型」，旨在为资源受限设备提供快速而准确的「自动语音识别（ASR）服务」。Moonshine 的设计特别适合于需要即时响应的应用场景，如实时转录和语音命令识别。相比同类产品，如 OpenAI 的 Whisper，Moonshine 在处理速度上提高了五倍，并且在多个标准数据集上展示了更低的词错误率（WER）。 Moonshine 在多个维度上超越了现有的语音识别解决方案，特别是

新缸中之脑

基于Distil-Whisper的实时ASR【自动语音识别】在快速发展的语音识别领域，实现高精度的同时保持低延迟是一项重大挑战。OpenAI 的 Whisper 模型为自动语音识别 (ASR) 树立了新的标杆。然而，其规模可能会成为资源受限设备上实时应用的障碍。

如何在Windows平台下基于Whisper来训练自己的数据最近快到1024程序员节了，再给大家上点干活。Whisper是openai开源的一个语音转文字模型。也是现在识别效果最好的离线数据模型，但是我们发现我们在完成一些中英文或者专业术语对话的时候。这时候表现的效果就比较差了。而这一步就得用微调的方式来完成对这些特定词语进行修正了。这里最近受到优刻得的使用邀请，正好解决了我在大模型和自动驾驶行业对GPU的使用需求。UCloud云计算旗下的Compshare的GPU算力云平台。他们提供高性价比的4090 GPU，按时收费每卡2.08元，月卡只需要1.36元每小时，

【OpenAI】第六节（语音生成与语音识别技术）从 ChatGPT 到 Whisper 的全方位指南在人工智能的浪潮中，语音识别技术正逐渐成为我们日常生活中不可或缺的一部分。随着 OpenAI 的 Whisper 模型的推出，语音转文本的过程变得前所未有的简单和高效。无论是从 YouTube 视频中提取信息，还是将播客内容转化为文本，Whisper 都能帮助我们轻松实现这一目标。今天，我们将深入探讨 Whisper 的强大功能，并提供详细的使用教程，让你能够快速上手这一技术。🌟

Whisper 音视频转写api.py基于 OpenAI Whisper 模型的音视频转写服务，支持上传文件或使用服务器上的文件生成字幕。该 API 提供了处理音频和视频文件的能力，并将其转录为 SRT 字幕文件。

论文学习——基于Whisper迁移学习的阿尔兹海默症检测方法——音频特征和语义特征的结合目前来说基于音频检测AD的方法主要分为四类，分别是但是如果要做小样本的检测，甚至说零样本的检测的话，上述几种方法都比较困难，无论是那种方法都需要一定规模的数据集进行微调，而大语言模型再说明完任务信息后，能够实现上述效果。但是检测效果收到了ASR转录的准确性的限制！除此之外，监测效果还收到患者主观性的影响，所以需要音频特征作为补充。基于此，在搜集最新的AD检测的相关论文，能够做到小样本或者零样本最好！

实时语音转文字(基于NAudio+Whisper+VOSP+Websocket)今天花了大半天时间研究一个实时语音转文字的程序，目的还包括能够唤醒服务，并把命令提供给第三方。由于这方面的材料已经很多，我就只把过程中遇到的和解决方案简单说下。源代码开源在AudioWhisper: 实时语音转文字(基于NAudio+Whisper+VOSP+Websocket) (gitee.com)

安装openai-whisper 失败昨晚安装python 语音识别模型经常失败： pip install openai-whisper 具体原因是因为国外的源使网络不稳定造成断网查阅资料我自己的解决办法是在自己C:\Users\用户名目录下建一个pip文件夹，在pip文件夹下建一个pip.ini文件在pip.ini文件中加入自己要用的源，我用的是清华的源

主流显卡和 CPU 进行 Whisper 转录性能 RTF 转录时间估算Whisper 是一个强大的开源音频转录工具，但在不同硬件上，转录的速度可能相差甚远。本文将对常见的显卡和 CPU 进行分析，估算其 RTF（Real Time Factor），帮助大家选择最适合的硬件来进行音频转录任务。

【AIGC】OpenAI 宣布推出Whisper large-v3-turbo 语音转录模型速度提高了8倍OpenAI 宣布推出了一个名为 large-v3-turbo（简称 turbo）的新 Whisper 模型。这是 Whisper large-v3 的优化版本，将解码器层数从大型模型的 32 层减少到与 tiny 模型相同的 4 层。此优化版本的开发受到了 Distil-Whisper 的启发，后者表明使用较小的解码器可以显著提升转录速度，同时对准确性的影响较小。

【工具】音视频翻译工具基于Whisper+ChatGPTOpenAI推出的开源语音识别工具Whisper，以其卓越的语音识别能力，在音频和视频文件处理领域大放异彩。与此同时，ChatGPT也在翻译领域崭露头角，其强大的翻译能力备受赞誉。因此，一些字幕制作团队敏锐地捕捉到了这两者的结合潜力，开始尝试将它们应用于影视字幕的翻译工作中。

Ubuntu环境使用 Whisper 与 ZhipuAI 实现本地批量视频转录与文本标点复原（本地亲测可用）在本篇博客中，我们将介绍一个实用的项目，帮助初学者了解如何使用 Whisper 和 ZhipuAI 的 API 来进行视频转录和文本处理。这个项目主要功能是将视频转录成文本，并利用大语言模型为转录文本添加标点符号，整个过程都是自动化完成的。

在 Ubuntu 上安装 Whisper 支撑环境（ffmpeg、PyTorch）的教程（2024亲测可用）以下是如何在 Ubuntu 系统上安装 Whisper 以进行视频转录的详细步骤。首先更新你的 Ubuntu 系统，确保安装最新的软件包：

whisper 实现语音识别 ASR - python 实现语音识别（Speech Recognition），同时称为自动语音识别（英语：Automatic Speech Recognition, ASR），将语音音频转换为文字的技术。

唯余木叶下弦声

Python+whisper/vosk实现语音识别目录一、Whisper1、Whisper介绍2、安装Whisper3、使用Whisper-base模型

最佳语音识别 Whisper-large-v3-turbo 上线，速度更快（本地安装）Openai 上线语音模型whisper-large-v3-turbo在本文中，我们将介绍 whisper-large-v3-turbo 以及 whisper-web（一个直接在浏览器中进行ML语音识别的开源项目）。

使用开源 Whisper 视频转文字Whisper 是 OpenAI 开源的语音到文字的模型，支持多语言，Whisper 模型是基于 Transformer 架构，音频输入、文字输出，具体架构如下图。

Jetson 部署 Faster WhisperWhisper 是一种通用语音识别模型。它是在大量不同音频数据集上进行训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。