Whisper

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Whisperは、多言語での音声認識、翻訳、言語識別のために設計された複雑なTransformerベースのモデルです。多様なデータセットで訓練されており、ゼロショット翻訳やノイズおよびアクセントへの堅牢性において、多くの既存モデルを上回っています。
追加日:
ソーシャル&メール:
プラットフォーム:
May 18 2024
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Whisperは、多言語での音声認識、翻訳、言語識別のために設計された複雑なTransformerベースのモデルです。多様なデータセットで訓練されており、ゼロショット翻訳やノイズおよびアクセントへの堅牢性において、多くの既存モデルを上回っています。
追加日:
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May 18 2024
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フィーチャー

Whisperとは?

OpenAIのWhisperは、多言語音声認識、音声翻訳、話し言葉の識別など、複数の音声処理タスクにおいて優れた最新のTransformerベースのモデルです。広範で多様な訓練データセットを活用して、特定の調整なしで言語を理解し翻訳できるゼロショットシナリオでも印象的なパフォーマンスを提供します。モデルは、入力音声を対数メルスペクトログラムに変換して処理し、その後、分析してテキストキャプションを予測します。アクセシビリティからコンテンツ作成まで、Whisperは多用途で堅牢であり、バックグラウンドノイズ、さまざまなアクセント、専門用語を容易に処理できます。

誰がWhisperを使うの?

  • 開発者
  • データサイエンティスト
  • 研究者
  • コンテンツクリエーター
  • アクセシビリティの専門家
  • 教育機関
  • 書き起こしサービスを必要とするビジネス

Whisperの使い方は?

  • ステップ1:Pythonとffmpegを使用してWhisperをインストールします。
  • ステップ2:ご自身の環境に適した方法でWhisperモデルをロードします。
  • ステップ3:希望する音声入力を30秒のチャンクに変換します。
  • ステップ4:Whisperモデルを使用して音声チャンクをテキストに書き起こしたり翻訳したりします。
  • ステップ5:必要に応じて結果のテキスト出力を統合します。
  • ステップ6:特定の使用例またはアプリケーションに基づいて、必要に応じて微調整します。

プラットフォーム

  • web
  • mac
  • windows
  • linux

Whisperの主な特長・利点

コア機能

  • 多言語音声認識
  • 音声翻訳
  • 話し言葉の識別
  • 音声活動検出

利点

  • 騒音の多い環境での高精度
  • 多様なアクセントや専門用語への堅牢性
  • ゼロショット翻訳タスクへの適応性
  • 複数の言語をサポート

Whisperの主な使用ケース・アプリケーション

  • 会議や講義の書き起こし
  • 多言語コンテンツの翻訳
  • 音声起動アシスタントの開発
  • アクセシビリティツールの強化
  • 動画の字幕作成

WhisperのFAQs

Whisper会社情報

  • ウェブサイト: NA
  • 会社名: OpenAI
  • サポートメール: NA
  • Facebook: NA
  • X(Twitter): NA
  • YouTube: NA
  • Instagram: NA
  • Tiktok: NA
  • LinkedIn: NA

Whisperの分析

時間ごとの訪問

月間訪問数
499904.3k
平均訪問時間
00:06:52
訪問あたりのページ数
5.82
直帰率
37.31%
May 2024 - Jul 2024 のすべてのトラフィック

地理情報

トップ5地域
United States
18.5%
China
13.49%
India
9.7%
Russia
3.96%
Germany
3.62%
May 2024 - Jul 2024 世界中のデスクトップのみ

トラフィックソース

Direct
52.65%
Search
32.08%
Referrals
12.79%
Social
2.25%
Paid Referrals
0.19%
Mail
0.05%
May 2024 - Jul 2024 デスクトップのみ

トップキーワード

キーワードトラフィッククリック単価
github3819.9k $ 0.46
c22619.8k $ 0.52
github copilot433.0k $ 0.68
bloxstrap237.8k $ 0.24
goodbyedpi53.5k $ 0.72

Whisper のレビュー

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Whisperの主な競合と代替品は?

  • Google Speech-to-Text
  • Microsoft Azure Speech to Text
  • IBM Watson Speech to Text
  • Amazon Transcribe
  • Deepgram

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