Whisper는 여러 언어에서 음성 인식, 번역 및 언어 식별을 위해 설계된 복잡한 Transformer 기반 모델입니다. 다양한 데이터 세트에서 훈련되어 있으며, 제로샷 번역 및 노이즈와 억양에 대한 견고성에서 많은 기존 모델을 능가합니다.
추가 날짜:
소셜 및 이메일:
플랫폼:
May 18 2024
Whisper

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Whisper는 여러 언어에서 음성 인식, 번역 및 언어 식별을 위해 설계된 복잡한 Transformer 기반 모델입니다. 다양한 데이터 세트에서 훈련되어 있으며, 제로샷 번역 및 노이즈와 억양에 대한 견고성에서 많은 기존 모델을 능가합니다.
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May 18 2024

Whisper 제품 정보

Whisper란?

OpenAI의 Whisper는 다국어 음성 인식, 음성 번역 및 구어 언어 식별을 포함한 여러 음성 처리 작업에서 뛰어난 최첨단 Transformer 기반 모델입니다. 방대하고 다양한 훈련 데이터 세트를 활용하여 Whisper는 특정 튜닝 없이도 언어를 이해하고 번역할 수 있는 인상적인 성능을 제공합니다. 이 모델은 입력 오디오를 로그 멜 스펙트로그램으로 변환하여 처리하고, 이후 텍스트 자막을 예측하기 위해 분석합니다. 접근성에서 콘텐츠 제작까지 적용되는 Whisper는 다목적이며 견고하여 배경 소음, 다양한 억양 및 기술 전문 용어를 쉽게 처리할 수 있습니다.

Whisper을 사용할 사람은?

  • 개발자
  • 데이터 과학자
  • 연구원
  • 콘텐츠 제작자
  • 접근성 전문가
  • 교육 기관
  • 전사 서비스를 필요로 하는 기업

Whisper 사용 방법은?

  • 1단계: Python 및 ffmpeg를 사용하여 Whisper를 설치합니다.
  • 2단계: 귀하의 환경에 적합한 방법으로 Whisper 모델을 로드합니다.
  • 3단계: 원하는 오디오 입력을 30초 청크로 변환합니다.
  • 4단계: Whisper 모델을 사용하여 오디오 청크를 텍스트로 필기 또는 번역합니다.
  • 5단계: 필요한 경우 결과 텍스트 출력을 결합합니다.
  • 6단계: 경우에 따라 특정 사용 사례 또는 응용 프로그램에 따라 조정합니다.

플랫폼

  • web
  • mac
  • windows
  • linux

Whisper의 핵심 기능 및 장점

Whisper의 핵심 기능
  • 다국어 음성 인식
  • 음성 번역
  • 구어 언어 식별
  • 음성 활동 탐지
Whisper의 장점
  • 시끄러운 환경에서 높은 정확성
  • 다양한 억양 및 기술 언어에 대한 강건성
  • 제로샷 번역 작업에 대한 적응성
  • 여러 언어 지원

Whisper의 주요 사용 사례 및 애플리케이션

  • 회의 또는 강의 전사
  • 다국어 콘텐츠 번역
  • 음성 활성화 도우미 개발
  • 접근성 도구의 향상
  • 비디오 자막 만들기

Whisper의 자주 묻는 질문

Whisper란 무엇인가요?

Whisper는 OpenAI에서 개발한 다국어 음성 인식, 번역 및 구어 언어 식별을 위한 Transformer 기반 모델입니다.

Whisper를 어떻게 설치하나요?

오디오 처리 요구 사항을 위해 Python 및 ffmpeg를 사용하여 Whisper를 설치할 수 있습니다.

Whisper를 사용하면 어떤 이점이 있나요?

Whisper는 시끄러운 환경에서 높은 정확성을 제공하며, 여러 가지 언어를 지원하고 다양한 억양과 기술 언어에 강건함을 보장합니다.

Whisper는 API로 사용할 수 있나요?

예, Whisper 모델은 OpenAI API를 통해 사용할 수 있으며, 요청 시 액세스할 수 있습니다.

Whisper는 시끄러운 오디오를 처리할 수 있나요?

예, Whisper는 시끄러운 환경에서도 좋은 성능을 발휘하도록 설계되었습니다.

Whisper는 어떤 작업에 사용할 수 있나요?

Whisper는 회의 전사, 콘텐츠 번역, 음성 보조 기기 개발 및 접근성 도구 개선과 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Whisper는 어떤 플랫폼과 호환되나요?

Whisper는 웹, Linux, Mac 및 Windows 플랫폼과 호환됩니다.

Whisper는 다양한 언어에서 얼마나 정확한가요?

Whisper는 여러 언어에서 강력하고 정확하게 작동합니다, 제로샷 번역 시나리오에서도 그렇습니다.

Whisper를 어떻게 시작하나요?

시작하려면 Python 및 ffmpeg를 사용하여 모델을 설치하고, 오디오를 로드한 후 모델을 사용하여 전사 또는 번역하면 됩니다.

Whisper의 대안은 무엇인가요?

대안으로는 Google Speech-to-Text, Microsoft Azure Speech to Text, IBM Watson Speech to Text, Amazon Transcribe 및 Deepgram이 있습니다.

Whisper 회사 정보

  • 웹사이트: https://openai.com
  • 회사 이름: OpenAI
  • 지원 이메일: support@openai.com
  • Facebook: NA
  • X(Twitter): https://twitter.com/OpenAI
  • YouTube: NA
  • Instagram: NA
  • Tiktok: NA
  • LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/openai

Whisper의 분석

시간 경과에 따른 방문

월별 방문 수
499904.3k
평균 방문 시간
00:06:52
방문당 페이지 수
5.82
이탈율
37.31%
May 2024 - Jul 2024 전체 트래픽

지리정보

상위 5 지역
United States
18.5%
China
13.49%
India
9.7%
Russia
3.96%
Germany
3.62%
May 2024 - Jul 2024 전세계 데스크탑 전용

Traffic Sources 트래픽 소스

Direct
52.65%
Search
32.08%
Referrals
12.79%
Social
2.25%
Paid Referrals
0.19%
Mail
0.05%
May 2024 - Jul 2024 데스크탑 전용

상위 키워드

키워드트래픽클릭당 비용
github3819.9k $ 0.46
c22619.8k $ 0.52
github copilot433.0k $ 0.68
bloxstrap237.8k $ 0.24
goodbyedpi53.5k $ 0.72

Whisper의 주요 경쟁자와 대안은?

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

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