摘要：

OpenAI于2023年9月21日开源了Whisper，这是一种宣称其英文语音辨识能力已到达人类水准的通用语音辨认模型。Whisper是在大型音频数据集上训练的多任务模型，具有出色的鲁棒性和准确性。本篇将介绍Whisper的开源背景、安装方法和使用教程，让您更全面了解这一领先的语音辨认模型。

一、开源背景及训练数据

Whisper是OpenAI开源的自动语音辨认系统，它通过从网络搜集了680,000小时的多语言和多任务监督数据进行训练。这意味着Whisper具有处理多种语言、独特口音、背景噪声和技术术语的能力，实现更加准确的语音转换。

二、安装Whisper

您可以通过pip命令安装Whisper和相关依赖，具体以下：

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git –q
import whisper
import pytube

这样，您就完成了Whisper的安装准备工作。

三、Whisper教程

1. 模型选择与语音转录

在Python中，调用Whisper进行语音转录非常简单。首先，导入whisper模块，然后指定一个模型进行转录，示例以下：

import whisper
model = whisper.load_model('whisper_model')
transcript = whisper.transcribe(audio_file, model)

使用这个简单的代码片断，您便可使用Whisper进行语音转录。

2. 调用AI模型端点

如果您想要使用Whisper的AI模型端点进行更高级的操作，比如将语音转录成多种语言、实现语音翻译等，您可以依照以下步骤进行：

import whisper
response = whisper.transcribe_api(audio_file, target_language='en')
transcript = response['transcript']

这样，您就能够调用Whisper的AI模型端点，实现更复杂的语音处理任务。

四、总结

OpenAI的Whisper是一种基于深度学习的语音辨认模型，通过开源让开发者能够更方便地使用这一先进模型实现语音转录和其他语音处理任务。本文介绍了Whisper的开源背景、安装方法和使用教程，希望对您了解和使用Whisper有所帮助。