OpenAI的Whisper模型_openai whisper 预训练模型

我将以概要形式介绍OpenAI的Whisper模型，并说明其是端到端模型，而非序列到序列模型。如需更详细的介绍，请查阅相关论文和官方文档。

OpenAI的Whisper模型介绍

Whisper是OpenAI发布的一个通用的语音识别模型，它采用了大量的多语言和多任务的监督数据进行训练，旨在达到接近人类水平的鲁棒性和准确性。这一模型的出现，标志着OpenAI在语音识别领域的又一次重要突破。

模型训练

Whisper模型的训练数据来自于网络上的68万小时多语言（98种语言）和多任务监督数据。这种庞大的数据集使得模型能够更好地应对各种口音、背景噪音和技术术语，从而提高了识别的准确性。此外，该模型还支持99种不同语言的转录以及从这些语言到英语的翻译，进一步体现了其多语言处理的能力。

模型架构

Whisper模型的核心架构是一个简单的端到端方法，采用了编码器-解码器的Transformer模型。这种架构使得模型能够将输入的音频直接转换为对应的文本序列，而无需经过复杂的中间处理过程。

具体来说，输入的音频首先被分成30秒一段的模块，并转换成log-Mel频谱图。然后，这些频谱图被传递到编码器中进行处理。编码器负责计算注意力机制，以捕捉音频中的关键信息。最后，编码器输出的数据被传递给解码器，解码器被训练来预测相应的文本序列。同时，解码器还会添加特殊标记，以支持不同的任务，如语言识别、多语言语音转录和英语语音翻译等。

端到端与序列到序列的区别

在说明Whisper是端到端模型而非序列到序列模型之前，我们需要理解两者的区别。序列到序列（Seq2Seq）模型通常涉及两个主要部分：一个编码器将输入序列编码成固定大小的向量，另一个解码器将这个向量解码成输出序列。而端到端模型