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Whisper 是一种通用语音识别模型。它是在大量不同音频数据集上进行训练的,也是一个多任务模型,可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。官方地址 https://github.com/openai/whisper
一个Transformer序列到序列模型被训练在多种语音处理任务上,包括多语言语音识别、语音翻译、口语语言识别以及语音活动检测。这些任务被共同表示为一系列由解码器预测的令牌,使得单一模型能够替代传统语音处理管道中的多个阶段。多任务训练格式采用了一组特殊令牌,作为任务指定符或分类目标。
Whisper使用Python 3.9.9和PyTorch 1.10.1来训练和测试我们的模型,但代码库预期与Python 3.8至3.11版本及近期的PyTorch版本兼容。该代码库还依赖于几个Python包,特别是OpenAI的tiktoken,用于其快速的分词器实现。你可以使用以下命令下载并安装(或更新至)Whisper的最新版本:
pip install -U openai-whisper
或者,以下命令将从这个仓库拉取并安装最新的提交,以及它的Python依赖项:
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