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Whisper在论文中表示使用单模型（single model）来完成多个语音任务（multitask），李沐教授认为优点是设计上比较干净；
但是他同时也提出了两个疑问：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-596346.html
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faster-whisper是基于OpenAI的Whisper模型的高效实现，它利用CTranslate2，一个专为Transformer模型设计的快速推理引擎。这种实现不仅提高了语音识别的速度，还优化了内存使用效率。faster-whisper的核心优势在于其能够在保持原有模型准确度的同时，大幅提升处理速度，这使得它在处理
Whisper是一个通用语音识别模型。它是在各种音频的大型数据集上训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别以及语音翻译和语言识别。 人工智能公司 OpenAI 拥有 GTP-3 语言模型，并为 GitHub Copilot 提供技术支持的 ，宣布开源了
如果上述报错，就改为下面的方法： 模型的默认下载路径在：~/.cache/whisper/large-v2.pt 如果网速不佳，可以先在网速好的服务器上先下载好模型，再拷贝到本机 从下面cpu的结果看，tiny模型的结果不忍直视，而large_model的耗时，也无法忍受。 模型名称 cpu执行时间 结果 gpu执行时
Whisper 是 OpenAI 研发并开源的一个自动语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）模型，他们通过从网络上收集了 68 万小时的多语言（98 种语言）和多任务（multitask）监督数据对 Whisper 进行了训练。OpenAI 认为使用这样一个庞大而多样的数据集，可以提高模型对口音、背景噪音和技
openAI发布了chatgpt，光环一时无两。但是openAI不止有这一个项目，它的其他项目也非常值得我们去研究学习。 今天说说这个whisper项目 https://github.com/openai/whisper ta是关于语音识别的。它提出了一种通过大规模的弱监督来实现的语音识别的方法。弱监督是指使用不完全或不准确的
Whisper 是一个自动语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）系统，OpenAI 通过从网络上收集了 68 万小时的多语言（98 种语言）和多任务（multitask）监督数据对 Whisper 进行了训练。OpenAI 认为使用这样一个庞大而多样的数据集，可以提高对口音、背景噪音和技术术语的识别能力。除
Whisper是一个通用的语音识别模型。它是在不同音频的大型数据集上训练的，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。 whisper有五种模型尺寸，提供速度和准确性的平衡，其中English-only模型提供了四种选择。下面是可用模型的名称、大致内存需求
faster-whisper 这个项目是基于 OpenAI whisper 的模型，在上面的一个重写。 使用的是 CTranslate2 的这样的一个库，CTranslate2 是用于 Transformer 模型的一个快速推理引擎。 在相同精度的情况下，faster-whisper 的速度比 OpenAI whisper 快 4 倍，并且使用更少的内存。 这是 faster-whisper 与 OpenAI
麦克风输入，展示三种结果 输入ASR结果 输出文本 输出TTS结果 gradio==3.19.1 gTTS==2.3.1 openai==0.27.0 openai-whisper==20230124 使用以下命令安装 ffmpeg 需要科学上网，否则连接超时 参考：https://github.com/bhattbhavesh91/voice-assistant-whisper-chatgpt
原文：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1756232395896695428wfr=spiderfor=pc 语音识别是人工智能中的一个领域，它允许计算机理解人类语音并将其转换为文本。 该技术用于 Alexa 和各种聊天机器人应用程序等设备。 而我们最常见的就是语音转录，语音转录可以语音转换为文字记录或字幕。
