Whisper
0 AvaliaçõesWhisper é um modelo sofisticado baseado em Transformer projetado para reconhecimento de fala, tradução e identificação de línguas em vários idiomas. Treinado em um conjunto de dados diversificado, supera muitos modelos existentes em tradução zero-shot e robustez ao ruído e aos sotaques.
Whisper
Whisper é um modelo sofisticado baseado em Transformer projetado para reconhecimento de fala, tradução e identificação de línguas em vários idiomas. Treinado em um conjunto de dados diversificado, supera muitos modelos existentes em tradução zero-shot e robustez ao ruído e aos sotaques.
Informações do Produto Whisper
O que é Whisper?
Whisper da OpenAI é um modelo avançado baseado em Transformer que se destaca em várias tarefas de processamento de fala, incluindo reconhecimento de fala multilíngue, tradução de fala e identificação de língua falada. Aproveitando um vasto e variado conjunto de dados de treinamento, o Whisper oferece desempenho impressionante mesmo em cenários zero-shot, o que significa que pode entender e traduzir idiomas sem ajustes específicos. O modelo processa o áudio de entrada convertendo-o em espectrogramas log-Mel que são então analisados para prever legendas de texto. Com aplicações que vão desde acessibilidade até criação de conteúdo, o Whisper é versátil e robusto, capaz de lidar com ruídos de fundo, diferentes sotaques e jargão técnico com facilidade.
Quem usará Whisper?
- Desenvolvedores
- Cientistas de dados
- Pesquisadores
- Criadores de conteúdo
- Especialistas em acessibilidade
- Instituições educacionais
- Empresas que necessitam de serviços de transcrição
Como usar Whisper?
- Passo 1: Instale o Whisper usando Python e ffmpeg.
- Passo 2: Carregue o modelo Whisper usando o método apropriado para seu ambiente.
- Passo 3: Converta a entrada de áudio desejada em pedaços de 30 segundos.
- Passo 4: Use o modelo Whisper para transcrever ou traduzir os pedaços de áudio em texto.
- Passo 5: Combine as saídas de texto resultantes conforme necessário.
- Passo 6: Ajuste, se necessário, com base no caso de uso específico ou na aplicação.
Plataforma
- web
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de Whisper
As Principais Características de Whisper
- Reconhecimento de fala multilíngue
- Tradução de fala
- Identificação de língua falada
- Detecção de atividade de fala
Os Benefícios de Whisper
- Alta precisão em ambientes ruidosos
- Robustez a sotaques e linguagem técnica variados
- Adaptável a tarefas de tradução zero-shot
- Suporta múltiplos idiomas
Principais Casos de Uso & Aplicações de Whisper
- Transcrição de reuniões ou palestras
- Tradução de conteúdo multilíngue
- Desenvolvimento de assistentes ativados por voz
- Aprimoramento de ferramentas de acessibilidade
- Criação de legendas para vídeos
FAQs sobre Whisper
Informações da Empresa Whisper
- Website: https://openai.com
- Nome da Empresa: OpenAI
- Email de Suporte: support@openai.com
- Facebook: NA
- X(Twitter): https://twitter.com/OpenAI
- YouTube: NA
- Instagram: NA
- Tiktok: NA
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/openai
Avaliações de Whisper
5/5
Análise de Whisper
Visitas ao Longo do Tempo
Visitas Mensais
499904.3k
Duração Média das Visitas
00:06:52
Páginas por Visita
5.82
Taxa de Rejeição
37.31%
May 2024 - Jul 2024 Todo o Tráfego
Geografia
Top 5 Regiões
United States
18.5%
China
13.49%
India
9.7%
Russia
3.96%
Germany
3.62%
May 2024 - Jul 2024 Global Apenas para Desktop
Traffic Sources Fontes de Tráfego
Direct
52.65%
Search
32.08%
Referrals
12.79%
Social
2.25%
Paid Referrals
0.19%
Mail
0.05%
May 2024 - Jul 2024 Apenas para Desktop
Principais Palavras-Chave
| Palavra-Chave | Tráfego | Custo por Clique |
|---|---|---|
| github | 3819.9k | $ 0.46 |
| c | 22619.8k | $ 0.52 |
| github copilot | 433.0k | $ 0.68 |
| bloxstrap | 237.8k | $ 0.24 |
| goodbyedpi | 53.5k | $ 0.72 |
Principais Concorrentes e Alternativas de Whisper?
- Google Speech-to-Text
- Microsoft Azure Speech to Text
- IBM Watson Speech to Text
- Amazon Transcribe
- Deepgram
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