教育与科技的语音魔法开启99种语言之门的Whisper实战
OpenAI 最近推出了一个名为 Whisper 的语音识别模型。这款模型基于来自互联网的 680,000 小时多语言数据进行训练，能够识别和翻译全球99种语言中的任何一种。Whisper 采用了Transformer框架，这一框架在自然语言处理领域非常流行。
Whisper 的训练过程不同于其他现有的方法，它没有针对特定的数据集进行微调，而是在一个庞大且多样化的数据集上进行了训练，因此它并不像专门针对某个任务设计的模型那样高效。但是在各种不同的测试中，Whisper 显示出其性能稳定且精度高，其错误率比其他同类模型低50%。
此外，Whisper 提供了五种不同的模型尺寸，从小到大可以满足不同需求。用户可以根据需要选择合适的大小来运行这个开源模型。
要使用这个模型，只需安装pytube库以下载YouTube视频，然后使用whisper库将视频转换为文本。以下是一个简单的示例：
首先，我们需要安装必要的库：
!pip install --upgrade pytube
!pip install git https://github.com/openai/whisper.git –q
然后，我们可以使用以下代码来加载并运行model:
import whisper
# 加载medium-sized model
model = whisper.load_model("medium")
# 载入文件并开始转录（这里假设有一个名为11.mp4的声音文件）
audio = "11.mp4"
result = model.transcribe(audio)
print(result.text)
通过这些步骤，你就能利用OpenAI提供的一个强大的工具来自动识别和翻译你的声音录音。