开源模型应用落地-语音转文本-whisper模型-AIGC应用探索（一）

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。 

    本文将介绍OpenAI开源的Whisper语音识别模型。这个模型可以帮助用户将语音转换成文本,为用户提供方便实用的语音转文字服务。同时，还会讲解在实际使用过程中,可能遇到的各种问题和挑战。

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.

2.3. whisper-large-v3

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