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开源模型应用落地-语音转文本-whisper模型-AIGC应用探索(二)

开源模型应用落地-语音转文本-whisper模型-AIGC应用探索(二)

一、前言

    语音转文本技术具有重要价值。它能提高信息记录和处理的效率,使人们可以快速将语音内容转换为可编辑、可存储的文本形式,方便后续查阅和分析。在教育领域,可帮助学生更好地记录课堂重点;在办公场景中,能简化会议记录工作。同时,该技术也为残障人士提供了便利,让他们能更方便地与外界交流。此外,对于媒体行业、客服行业等都有着广泛的应用,极大地提升了工作流程和服务质量。 

    本文将继续介绍OpenAI开源的Whisper语音识别模型,并集成FastAPI对外提供语音识别服务。


二、术语介绍

2.1. 语音转文本

    也称为语音识别或自动语音识别 (ASR)是一种将语音音频转换为文字的技术。它利用计算机程序和算法来监听语音输入,并将其转换为可读的文字输出。

2.2. Whisper

    Whisper is a pre-trained model for automatic speech recognition (ASR) and speech translation. Trained on 680k hours of labelled data, Whisper models demonstrate a strong ability to generalise to many datasets and domains without the need for fine-tuning.<

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