OpenAI Whisper Demo(openai whisper online demo)

ChatGPT账号购买平台发布时间：2024-04-12 浏览量：0

OpenAI Whisper在线演示：将语音转换为文字

Whisper是OpenAI开源的自动语音辨认(ASR)系统，它经过了68万小时的多语言和多任务数据集的训练，支持多种语言，包括中文。

1. Whisper简介

Whisper是OpenAI开源的自动语音辨认(ASR)系统。它通过训练68万小时的多语言和多任务数据集来提供语音转换为文字的功能。同时，Whisper支持多种语言，包括中文。

2. 安装Whisper

为了使用Whisper，您需要通过pip安装Whisper库，并下载Whisper模型。

使用pip安装Whisper库
下载Whisper模型

3. 使用Whisper Webui

使用Whisper Webui可以方便地将语音转换为文字。

在Whisper Webui中转换语音为文字
支持浏览器麦克风权限录制音频
点击生成按钮进行语音转换

4. 使用Whisper命令行工具

您还可使用Whisper命令行工具进行语音转换。

导入Whisper库和pytube库
使用pytube下载Whisper模型
使用Whisper命令行工具进行语音转换

5. Whisper的特点

Whisper训练了大范围多样化的数据集，具有接近人类水平的稳健性和准确性。

使用大范围多样化的数据集进行训练
提供接近人类水平的稳健性和准确性
支持辨认独特口音、背景噪声和技术术语

6. 浏览器演示

Whisper还支持浏览器录制音频并将其转换为文字，无需安装额外的工具或库，非常适用于非开发人员的用户。

允许浏览器录制音频并转换为文字
不需要安装额外的工具或库
适用于非开发人员的用户

7. Whisper与Deepgram API结合使用

使用Whisper结合Deepgram的API可以实现更高级的语音转换功能，而且无需注册，不要钱使用，还可以够进行自定义定制和微调。

使用Whisper结合Deepgram的API进行语音转换
无需注册，不要钱使用
能够进行自定义定制和微调

8. Whisper与其他OpenAI模型比较

与其他OpenAI模型相比，Whisper是一个通用的语音辨认模型，支持多语言转换和语音辨认。

比较Whisper与Point-E、Jukebox和CLIP等模型
Whisper是一个通用的语音辨认模型
支持多语言转换和语音辨认

9. Whisper的架构和实现方式

Whisper使用简单的端到端方法，使用编码器-解码器Transformer实现。输入音频被分割为30秒的片断，并转换为log-Mel频谱图。

Whisper使用简单的端到端方法
使用编码器-解码器Transformer实现
输入音频被分割为30秒的片断，并转换为log-Mel频谱图

10. Whisper的未来发展

Whisper可能首创下一代ASR系统，提供更高质量和更强大的功能，其实不断改进和扩大Whisper模型的能力。

Whisper可能首创下一代ASR系统
提供更高质量和更强大的功能
进一步改进和扩大Whisper模型的能力

openai whisper online demo的进一步展开说明

# OpenAI Whisper 演示

本文介绍了怎样使用 OpenAI Whisper 进行演示。首先提供了两种方法，一种是使用 Docker，另外一种是在 Ubuntu 虚拟机上进行操作。

## 使用 Docker 进行演示

如果您已安装了 Docker，请依照以下步骤进行操作：

1. 在终端中运行以下命令，将相关操作保存到 `/tmp/docker-init.sh` 文件中：

“`bash
cat << EOF > /tmp/docker-init.sh
apt update && apt install python3-pip ffmpeg git -y
git clone https://gist.github.com/kpe/6a70395ce171ffee43d927eaf90b81b6 /tmp/whisper
cd /tmp/whisper
pip3 install -r requirements.txt
python3 -m whisper_demo
EOF
“`

2. 在终端中运行以下命令，启动 Docker 容器：

“`bash
docker run -ti –rm –name whisper -p 7860:7860/tcp -v /tmp/docker-init.sh:/tmp/init.sh ubuntu /bin/bash –rcfile /tmp/init.sh
“`

注意，由于这个进程需要下载大量的内容，您也能够斟酌去掉上述命令中的 `–rm` 选项。

3. 在终端中显示的内容中，找到链接 `https://{uid}-gradio.live`，点击该链接便可进入演示页面。

## 使用 Ubuntu 虚拟机进行演示

如果您有 Ubuntu 虚拟机，请依照以下步骤进行操作：

1. 在终端中运行以下命令，安装所需的依赖：

“`bash
sudo apt update && sudo apt install python3-pip ffmpeg git -y
“`

2. 在终端中运行以下命令，将代码仓库下载到 `/tmp/whisper` 目录下：

“`bash
git clone https://gist.github.com/kpe/6a70395ce171ffee43d927eaf90b81b6 /tmp/whisper
“`

3. 进入 `/tmp/whisper` 目录：

“`bash
cd /tmp/whisper
“`

4. 在终端中运行以下命令，安装所需的 Python 依赖：

“`bash
pip3 install -r requirements.txt
“`

5. 在终端中运行以下命令，启动 Whisper 演示：

“`bash
python3 -m whisper_demo
“`

6. 在终端中显示的内容中，找到链接 `https://{uid}-gradio.live`，点击该链接便可进入演示页面。

请根据您的实际情况选择合适的环境来进行演示。

openai whisper online demo的常见问答Q&A

问题1：OpenAI开源的Whisper模型是甚么？

答案：OpenAI开源的Whisper模型是一个自动语音辨认系统，通过从网络上搜集了68万小时的多语言和多任务训练数据进行训练。它能够转录和辨认语音内容，支持多种语言和各种语音转文字的任务。

Whisper模型是一个自动语音辨认（ASR）系统。
Whisper模型是通过从网络上搜集大量的多语言和多任务训练数据进行训练的。
Whisper模型能够转录和辨认语音内容，具有较高的准确性。
Whisper模型支持多种语言和各种语音转文字的任务。

问题2：怎样使用OpenAI的Whisper模型进行语音转文本操作？

答案：使用OpenAI的Whisper模型进行语音转文本操作需要以下步骤：

安装Whisper模型的依赖库和环境。
导入Whisper模型的相关库。
加载Whisper模型。
将音频文件输入到Whisper模型中。
获得输出的文本结果。

使用Whisper模型进行语音转文本操作需要先安装Whisper模型的依赖库和环境。
导入Whisper模型的相关库，可使用pip安装或从GitHub上下载。
加载Whisper模型，可使用Whisper的API进行加载。
将音频文件输入到Whisper模型中，Whisper模型会自动转录和辨认语音内容。
获得输出的文本结果，可以对输出的文本进行后续处理和分析。

问题3：Whisper模型特点有哪些和优势？

答案：Whisper模型具有以下特点和优势：

Whisper模型接受了从网络搜集的大量多语言和多任务训练数据，提高了对口音、背景噪声和技术术语的辨认能力。
Whisper模型支持多种语言的语音转文字任务，包括中文在内。
Whisper模型的准确性接近人类的水平，具有较高的稳健性。
Whisper模型可使用本地电脑的CPU和GPU进行语音转文本操作，提供了便捷的使用方式。