智能时代解密OpenAI的神秘语音密码机器whisper识别世界99种语言的秘密武器
在智能时代的浪潮中，OpenAI推出了Whisper，一个开源的语音识别模型，它以其卓越的鲁棒性和多语言支持而闻名。Whisper不仅能够理解各种口音和背景噪音，而且能够翻译99种不同语言到英语。这项技术基于680,000小时的多语言数据集进行训练，使其在处理各种语音输入时表现出色。
Whisper采用了Transformer框架，这是一种流行的机器学习架构，已被广泛用于自然语言处理任务。与其他方法相比，Whisper使用了一个庞大而多样化的数据集进行训练，而不是针对特定数据集微调，因此它可能不会达到专门为某个任务设计模型所能达到的性能峰值。但是，在不同的数据集上测试零样本性能时，Whisper显示出了更高的一致性，并且错误率降低了50%。
此外，Whisper提供了五种不同的模型尺寸，可以根据需要选择合适大小的模型。对于英文版本，有四种尺寸可供选择。此外，还有一个简单的Python脚本示例，可以演示如何使用pytube库下载YouTube视频中的音频文件，然后使用whisper模型进行自动语音识别。
例如，我们可以通过以下代码下载一段英文视频并转录其中的声音：
import pytube
yt = pytube.YouTube('https://www.youtube.com/watch?v=-LIIf7E-qFI')
stream = yt.streams.get_by_itag(22) # 选择720p视频下载
stream.download()
model = whisper.load_model('medium')
text = model.transcribe('11.mp4')
print(text)
这段代码将从YouTube下载一段720p视频，并使用whisper中间级别（medium）的模型来识别其中的声音内容，并打印出识别结果。
尽管主要用于英文，但whisper同样支持其他语言，如中文等。在这个过程中，我们还可以通过IPython widgets来动态地探索不同的语言选项和翻译结果，以便更好地了解它对不同语境下的表现能力。此外，由于whisper提供了五种不同规模的小型、标准、宽度、高度和超级模式，因此用户可以根据具体需求自定义他们想要运行哪个模式，从而获得最佳效果。