whisper专题
【小沐学AI】Python实现语音识别（Whisper-Web）
文章目录 1、简介2、下载2.1 openai-whisper2.2 whisper-web 结语 1、简介 https://openai.com/index/whisper/ Whisper 是一种自动语音识别 （ASR） 系统，经过 680,000 小时的多语言和多任务监督数据的训练，从网络上收集。我们表明，使用如此庞大而多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的
OpenAI 开源的语音技术 Whisper 真棒！！！
节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。 针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。 合集： 《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布！ 《AIGC 面试宝典》已圈粉无数！ 在处理音频识别和翻译时，我们经常面临多样化的音频数据和处理多种语言的难题。传
whisper 模型源码解读
whisper官方源码 whisper 模型官方代码：https://github.com/openai/whisper/blob/main/whisper/model.py ；注释如下 import base64import gzipfrom dataclasses import dataclassfrom typing import Dict, Iterable, Opti
Whisper语音识别 -- 自回归解码分析
前言 Whisper 是由 OpenAI 开发的一种先进语音识别系统。它采用深度学习技术，能够高效、准确地将语音转换为文本。Whisper 支持多种语言和口音，并且在处理背景噪音和语音变异方面表现出色。其广泛应用于语音助手、翻译服务、字幕生成等领域，为用户提供了更流畅的语音交互体验。作为一个开源项目，Whisper 鼓励开发者和研究人员进一步优化和创新。 作者将解码过程整理成 简单的pyth
深入了解 Whisper 的架构、用法以及在语音识别领域的应用和性能特征
Whisper: 通用语音识别模型详解 概述 Whisper 是一个基于 Transformer 序列到序列模型的通用语音识别系统，经过训练可以执行多语种语音识别、语音翻译和语言识别任务。本文将深入介绍 Whisper 的工作原理、设置方法、可用模型及其性能评估。 方法 Whisper 使用 Transformer 序列到序列模型，同时支持多语种语音识别、语音翻译、语种识别和语音活动检测等
吴恩达老师开源翻译工作流Agent；阿里巴巴开源无需训练即可使用参考图像编辑图像的工具；Whisper Web 浏览器字幕生成
✨ 1: Translation Agent Translation Agent 吴恩达老师开源翻译工作流Agent Translation Agent 是一个基于反思工作流程的机器翻译系统的Python示范。其主要步骤包括： 使用大语言模型（LLM）将文本从source_language翻译到target_language；让LLM反思这次翻译并提出改进建议；依据这些建议改进翻译。
导出 Whisper 模型到 ONNX
前言 在语音识别领域，Whisper 模型因其出色的性能和灵活性备受关注。为了在更多平台和环境中部署 Whisper 模型，导出为 ONNX 格式是一个有效的途径。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放格式，支持不同的深度学习框架之间的模型互操作性。本指南将详细介绍如何将 Whisper 模型导出为 ONNX 格式，并提供测试模型的步骤。 本节描
Fastgpt接入Whisper本地模型实现语音输入
前言 FastGPT 默认使用了 OpenAI 的 LLM 模型和语音识别模型，如果想要私有化部署的话，可以使用openai 开源模型Whisper。参考文章 《openai 开源模型Whisper语音转文本模型下载使用》 开源项目地址 ： 兼容openai接口api服务 https://gitee.com/taisan/whisper-api 设置安全凭证（即oneapi中的渠道密钥）
优化你的WordPress网站：内链建设与Link Whisper Pro插件的利用
文章目录 内链的重要性WordPress SEO插件：Link Whisper Pro主要功能使用指南下载与安装 结语 在数字营销和网站管理领域，SEO内部优化是提升网站排名、增加流量和提高用户参与度的核心策略。在众多SEO技巧中，内链建设是构建良好网站结构和提升用户体验的关键步骤。本文将探讨内链在SEO中的重要性，并介绍一款强大的WordPress SEO插件——Link Wh
基于Whisper+SparkAI+Pyttsx3实现全流程免费的语音交互
实现前后端语音交互的Demo 在现代Web应用中，语音交互越来越受到关注。它不仅能提升用户体验，还能为特定人群提供更多便利。本文将介绍如何实现一个前后端语音交互的Demo，涵盖音频录制、语音识别、语言模型生成回复和语音合成等步骤。 文章目录 实现前后端语音交互的Demo一. 项目架构数据流流程图 二. 实现流程1. 准备工作2. 前端实现核心步骤 3. 后端实现核心步骤 配置文件运行项目
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
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O
whisper模型微调
Whisper模型详解及其微调过程 一、引言 在人工智能领域中，自动语音识别（ASR）技术一直是一个热门且挑战性的研究方向。近年来，随着深度学习技术的快速发展，ASR技术取得了显著的进步。其中，OpenAI的Whisper模型以其出色的性能和广泛的适用性，成为了ASR领域的佼佼者。本文将对Whisper模型进行详细介绍，并阐述其微调过程，旨在帮助读者更好地理解和应用该模型。 二、Whispe
对Whisper模型的静音攻击
针对Whisper模型的静音攻击方法主要针对基于Transformer的自动语音识别系统，特别是Whisper系列模型。其有效性主要基于Whisper模型使用了一些“特殊标记”来指导语言生成过程，如标记表示转录结束。我们可以通过在目标语音信号前添加一个通用短音频段，模拟标记的声学实现，从而成功“静音”Whisper模型。 1、针对Whisper模型的静音攻击步骤 确定攻击目标：攻
openai 开源模型Whisper语音转文本模型下载使用
Whisper 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 方法 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
音频文件分析-- whisper（python 文档解析提取）
使用whisper转文本，这里使用的是large-v3版本 pip install git+https://github.com/openai/whisper.git import whisperimport osfrom tqdm import tqdmmodel = whisper.load_model("large-v3")path = "rag_data"for fi in
免费语音转文字：自建Whisper，贝锐花生壳3步远程访问
Whisper是OpenAI开发的自动语音识别系统（语音转文字）。 OpenAI称其英文语音辨识能力已达到人类水准，且支持其它98中语言的自动语音辨识，Whisper神经网络模型被训练来运行语音辨识与翻译任务。 此外，与其他需要联网运行的商业语音识别服务相比，Whisper的独特之处在于其完全在本地运行，无需联网，从而确保了用户个人隐私的安全。 但是，由于这种内容生成式AI工具，算力要求
openai whisper 语音转文字尝鲜
最近大模型很火，也试试搭一下，这个是openai 开源的whisper，用来语音转文字。 安装 按照此文档安装，个人习惯先使用第一个pip命令安装，然后再用第二个安装剩下的依赖（主要是tiktoken） https://github.com/openai/whisper?tab=readme-ov-file pip install -U openai-whisper #安装pypi包（这个
x-cmd mod | x whisper - 使用 whisper.cpp 进行本地 AI 语音识别
介绍 Whisper 模块通过 whisper.cpp 帮助用户快速将音频转换为文字。 INFO: whisper.cpp 是一个用 C/C++ 编写的轻量级智能语音识别库，是基于 OpenAI 的 Whisper 模型的移植版本，旨在通过深度学习模型实现音频转文字功能。 由于 whisper.cpp 目前只支持 16 khz 的 wav 文件格式的音频文件，因此该模块默认会先使用 f
基于Whisper语音识别的实时视频字幕生成 (一): 流式显示视频帧和音频帧
Whishow Whistream（微流）是基于Whisper语音识别的的在线字幕生成工具，支持rtsp/rtmp/mp4等视频流在线语音识别 1. whishow介绍 whishow（微秀）是在线音视频流播放python实现，支持rtsp/rtmp/mp4等输入，也是whistream的前端。python实现原理如下： if __name__ == "__main__":stm =
基于Whisper语音识别的实时视频字幕生成 (二): 在线实时字幕
Whisream Whistream（微流）是基于Whisper语音识别的的在线字幕生成工具，支持rtsp/rtmp/mp4等视频流在线语音识别 1. whistream介绍 whistream将在whishow基础上引入whisper进行在线语音识别生成视频字幕 2. 使用 python： python whistream.py <视频路径>例1：python whistrea
基于Whisper的实时语音识别(1): 流式显示视频帧和音频帧
Whistream （微流）是基于openai-whisper 大语音模型下的流式语音识别工具 本期主要介绍实时显示工具Whishow，可以实时逐帧显示视频流（RTSP/RTMP）和离线文件（mp4,avi等） 下载地址：https://github.com/coolEphemeroptera/Whishow/releases/download/v1.0.0/whishow.exe
Whisper对于中文语音识别与转写中文文本优化的实践(Python3.10)
原文：Whisper对于中文语音识别与转写中文文本优化的实践(Python3.10) - 知乎 阿里的FunAsr对Whisper中文领域的转写能力造成了一定的挑战，但实际上，Whisper的使用者完全可以针对中文的语音做一些优化的措施，换句话说，Whisper的“默认”形态可能在中文领域斗不过FunAsr，但是经过中文特殊优化的Whisper就未必了。 中文文本标注优化 Whisp
语音识别文字 免费 openai-whisper
语音和别文字 git地址 https://github.com/openai/whisper 简单的测试一下功能 具体使用请访问 git 环境搭建 python 环境 pip install git+https://github.com/openai/whisper.git自行安装 ffmpeg 命令行工具 测试效果 # "/Users/mac/Downloads/aad.mp3"
实战whisper语音识别第一天，部署服务器，可远程访问，实时语音转文字（全部代码和详细部署步骤）
Whisper是OpenAI于2022年发布的一个开源深度学习模型，专门用于语音识别任务。它能够将音频转换成文字，支持多种语言的识别，包括但不限于英语、中文、西班牙语等。Whisper模型的特点是它在多种不同的音频条件下（如不同的背景噪声水平、说话者的口音、语速等）都能实现高准确率的语音识别，这得益于它在训练过程中使用的大量多样化的音频数据。 Whisper模型使用了一系列先进的深度学习技术和架