How to Use Whisper: A Free Speech-to-Text AI Tool by OpenAI(how to use whisper from openai)
I. Whisper 自动语音辨认系统概述
Whisper 是一个由OpenAI开发的自动语音辨认系统。它通过使用了68万小时的多语言、多任务的监督数据进行训练，旨在解决语音辨认领域面临的基本挑战。
A. Whisper 是一个由OpenAI开发的自动语音辨认系统
Whisper 是OpenAI开发的一款自动语音辨认(ASR)系统，它可以将音频转换成文本情势。
B. Whisper 使用了68万小时的多语言、多任务监督数据进行训练
Whisper 使用了来自网络上搜集的68万小时的多语言和多任务监督数据进行训练，使其具有了广泛的语言和功能覆盖。
C. Whisper 的目标是解决语音辨认领域面临的基本挑战
Whisper的目标是解决语音辨认领域面临的基本挑战，比如高质量标记数据的获得本钱、多语言辨认和翻译的准确性等问题。
II. 安装Whisper
安装Whisper需要以下步骤：
A. 在GitHub上查找Whisper的源代码和教程
在GitHub上可以找到Whisper的源代码和详细教程，可以依照教程进行安装。
B. 在本地计算机上安装Whisper（适用于Mac和PC）
根据Whisper的安装教程，在本地计算机上进行安装，可以同时兼容Mac和PC。
C. 安装Whisper的依赖库
安装Whisper还需要安装一些依赖库，根据官方文档的要求进行安装。
III. 运行Whisper
使用安装好的Whisper进行音频转录的步骤：
A. 使用安装好的Whisper进行音频转录
使用安装好的Whisper进行音频转录，将音频文件转换成文本情势。
B. 通过文件或录音进行音频转录
可以通过文件或录音进行音频转录，根据需要选择合适的方式。
C. 使用OpenAI Whisper Python API实现高准确性和高效力的音频转录和翻译
使用OpenAI Whisper Python API可以实现高准确性和高效力的音频转录和翻译，方便集成到自己的利用中。
IV. 使用Whisper进行语音转录
使用Whisper进行语音转录的步骤以下：
A. 打开Google Colab笔记本
打开Google Colab笔记本，准备进行语音转录。
B. 启用GPU来提高处理速度
在Google Colab中启用GPU来提高处理速度，加快语音转录的效力。
C. 上传音频文件到Colab
将需要进行语音转录的音频文件上传到Google Colab中，准备进行转录。
D. 运行Whisper进行语音转录
在Google Colab中运行已安装的Whisper进行语音转录，将音频文件转换为文本情势。
V. Whisper的利用领域
Whisper主要在以下两个利用领域中具有较大潜力：
A. 自动语音辨认（ASR）
Whisper可以广泛利用于自动语音辨认领域，将音频转换为文本，方便进一步的处理和分析。
B. 语音翻译
Whisper还可以用于语音翻译，将一种语言的音频转换为另外一种语言的文本，方便跨语言交换。
VI. 安装Whisper Python库
使用pip命令一键安装Open AI Whisper的Python Wrapper：
A. 使用pip命令一键安装Open AI Whisper的Python wrapper
可使用简单的pip命令一键安装Open AI Whisper的Python库。
VII. Whisper的优势
Whisper具有以下优势：
A. 使用大范围标记数据进行训练，具有高准确性
Whisper通过使用大范围的标记数据进行训练，具有高准确性，可以准确地将音频转录为文本。
B. 支持多种语言的语音辨认和翻译
Whisper支持多种语言的语音辨认和翻译，能够满足区别语言环境下的需求。
C. 提供高效力的语音转录和翻译功能
Whisper提供高效力的语音转录和翻译功能，可以快速地处理大量的音频数据。
总结
Whisper是OpenAI开发的一款自动语音辨认系统，通过大范围的多语言监督数据进行训练，实现了高准确性的语音转录和翻译功能。要开始使用Whisper，需要进行相关依赖库的安装，并可以在本地计算机上运行它，也能够使用Google Colab在线环境进行语音转录。不管是处理文件或者录音，都可以通过Whisper快速而准确地完成音频转录任务。另外，Whisper还提供Python API，方便开发者在自己的利用中集成该功能。使用Whisper，可以轻松地将语音转录和翻译功能利用于各种利用场景。
how to use whisper from openai的进一步展开说明
Whisper：开放AI的自动语音辨认系统
Whisper是一款自动语音辨认（ASR）系统，能够理解多种语言。它是基于从网络收集的68万小时的监督数据进行训练而开发的。
Whisper的特点
Whisper由OpenAI开发，是不要钱开源的，并且支持语音转文本和文本翻译，这使得大量人群能够更轻松地获得语音信息。OpenAI希望通过开源他们的模型和代码，让其他人能够在此基础上构建更强大的利用。
Whisper的优势和用处
Whisper可以处理多种语言的转录，并能将这些语言翻译成英文。斟酌到该工具的良好性能和它是不要钱开源的，我认为它非常棒。很多人可能会使用这款工具，由于他们没有时间或金钱去投资商业语音辨认工具。而对希望为产品添加语音辨认功能的商业软件开发人员来讲，他们可以节省大量费用，由于不再需要租赁商业语音辨认工具。我认为这款工具将非常受欢迎，并且具有很大的潜力。
使用Whisper在Google Colab上进行语音辨认
Google Colab是一种基于云的服务，允许用户在Web浏览器中编写和履行代码。它类似于Google Docs，但用于Python编码。您可以在任何装备上使用Google Colab，而且不需要下载任何内容。如果您没有一台性能强大的计算机或缺少Python的经验，使用Google Colab中的Whisper将更快速和便捷。例如，在我的计算机上（CPU I7⑺700k/GPU 1660 SUPER），我将30秒的音频转录为文本需要几分钟，而在Google Colab上只需要几秒钟。
打开Google Colab笔记本
首先，我们需要打开一个Colab笔记本。您可以访问以下链接https://colab.research.google.com/#create=true，Google将为您生成一个新的Colab笔记本。或，您可以在Google Drive中的任何位置右键单击（在空白处，如要创建新文件一样）>更多>Google Colaboratory来打开新的notebook。一个新的标签页将打开，显示您的新笔记本。默许名称为Untitled.ipynb，但您可以自己任意更改名称。
启用GPU
接下来，我们需要确保我们的笔记本正在使用GPU。Google通常默许分配给我们一个GPU，但并不是总是如此。要做到这一点，在Google Colab菜单当选择“运行时”>“更改运行时类型”。接下来，将弹出一个小窗口，在“硬件加速器”的下拉菜单当选择GPU，然后点击“保存”。
安装Whisper
现在，我们可以安装Whisper。（您也能够在官方Github存储库中检查安装说明）。
要进行安装，只需在一个单元格中粘贴以下行。要运行命令，请点击单元格左边的播放按钮或按Ctrl+Enter。安装进程应当需要1⑵分钟。
!pip install git+https://github.com/openai/whisper.git !sudo apt update && sudo apt install ffmpeg
注意：我们在每一个命令前面加上！，这是由于在Google Colabs中使用Shell脚本时，一定要这样做，而不是使用Python。如果您在计算机的终端上使用Whisper，则不要在行首使用！。
上传音频文件
现在，我们可以上传一个文件进行转录。要做到这一点，请打开笔记本左边的文件浏览器，点击文件夹图标。
您可以点击文件浏览器顶部的“上传文件”按钮，或将文件从计算机中拖放到文件浏览器中并等待上传完成。
运行Whisper进行语音转文本转录
接下来，我们可以简单地运行Whisper来转录音频文件，使用以下命令。如果您是第一次运行Whisper，它将首先下载一些依赖。
!whisper "Rick Astley - Never Gonna Give You Up Official Music Video.mp3"
不到一分钟的时间，它应当开始转录。
转录完成后，您可以在相同的目录中的文件浏览器中找到转录文件：
使用Whisper的模型
Whisper附带了多个模型。您可以在这里浏览有关Whisper模型的更多信息。
模型是语音辨认引擎的统计表示。该模型经过训练，可以辨认语音并将其转换为文字，以便用户使用。有许多区别类型的模型，每一个模型都设计用于特定目的。
默许情况下，它使用小型模型。它更快，但准确性不如大型模型。例如，让我们使用中型模型：
!whisper "Rick Astley - Never Gonna Give You Up Official Music Video.mp3" --model medium
使用中等模型时的结果比使用小型模型时更准确。
Whisper命令行选项
您可以在Google Colab中运行！whisper -h来查看Whisper命令行的所有选项：
结论
本教程介绍了在Google Colab中使用命令行运行Whisper的基本用法。本教程仅用于初步了解和测试OpenAI的Whisper的性能。
您可以轻松地通过命令行或Python使用Whisper，这一点在Github存储库中已看到过。在不久的将来，我们可能会看到一些使用Whisper作为核心技术的使人惊叹的利用程序。
有用资源和鸣谢
参考链接：https://colab.research.google.com/#create=true
在编写本文章时参考了以下出处：https://huggingface.co/blog/whisper-speech-recognition
how to use whisper from openai的常见问答Q&A
问题1：OpenAI的Whisper是甚么？
答案：OpenAI的Whisper是一个自动语音辨认（ASR）系统，经过对68万小时的多语言和多任务数据进行训练。它是一个预训练模型，用于将语音转换为文本。
- OpenAI通过从网络上搜集大量的语音和文本数据对Whisper进行训练。
- Whisper能够辨认多种语言，并具有较高的准确性和效力。
- 它可以用于将音频文件转录为文本，和进行语音翻译。
问题2：怎么安装和使用OpenAI的Whisper？
答案：安装和使用OpenAI的Whisper的步骤以下：
- 安装依赖：首先需要安装Whisper的相关依赖。
- 安装Whisper：从GitHub上获得Whisper的源代码，并在本地的计算机上安装。
- 运行Whisper：使用命令行或脚本运行Whisper，并指定输入的音频文件或语音数据。
示例：
Step 1: Install Dependencies
pip install -r requirements.txt
Step 2: Install Whisper
git clone https://github.com/openai/whisper.git
cd whisper
pip install -e .
Step 3: Run Whisper
whisper --input audio.wav --output transcriptions.txt
问题3：OpenAI的Whisper可以用于哪些利用？
答案：OpenAI的Whisper可以用于以下利用：
- 语音转换为文本：Whisper可以将音频文件或语音数据转录为文本，并提供对辨认结果的准确性和效力。
- 语音翻译：使用Whisper可以将源语言的语音翻译为目标语言的文本。
- 智能助理：Whisper可以用于开发智能助理或语音交互系统，使其能够理解和响利用户的语音输入。
- 智慧医疗：Whisper可以利用于医疗领域，例如将医生的语音记录转换为电子病历文本。
