Whisper

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Whisper是一個複雜的基於Transformer的模型,旨在進行多語言的語音識別、翻譯和語言識別。它在多樣化的數據集上訓練,並在零樣本翻譯和對噪聲及口音的穩健性方面超越了許多現有模型。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 18 2024
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Whisper是一個複雜的基於Transformer的模型,旨在進行多語言的語音識別、翻譯和語言識別。它在多樣化的數據集上訓練,並在零樣本翻譯和對噪聲及口音的穩健性方面超越了許多現有模型。
新增日期:
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May 18 2024
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精選

Whisper 是什麼?

OpenAI的Whisper是一個尖端的基於Transformer的模型,擅長多種語音處理任務,包括多語言語音識別、語音翻譯和口語語言識別。Whisper利用大量且多樣的訓練數據集,即使在零樣本場景中也能提供令人印象深刻的性能,意味著它可以理解和翻譯語言而不需要特定的調整。該模型通過將輸入音頻轉換為對數梅爾頻譜圖來處理,然後分析以預測文本標題。Whisper的應用範圍從無障礙性到內容創建,功能多樣且穩健,能夠輕鬆處理背景噪聲、不同的口音和技術術語。

誰會使用 Whisper?

  • 開發人員
  • 數據科學家
  • 研究人員
  • 內容創作者
  • 無障礙專家
  • 教育機構
  • 需要轉錄服務的企業

如何使用 Whisper?

  • 第一步:使用Python和ffmpeg安裝Whisper。
  • 第二步:使用適合您環境的方法加載Whisper模型。
  • 第三步:將所需的音頻輸入轉換為30秒的片段。
  • 第四步:使用Whisper模型將音頻片段轉錄或翻譯為文本。
  • 第五步:根據需要合併結果文本輸出。
  • 第六步:必要時根據特定的用例或應用進行微調。

平台

  • web
  • mac
  • windows
  • linux

Whisper 的核心特徵與益處

主要功能

  • 多語言語音識別
  • 語音翻譯
  • 口語語言識別
  • 語音活動檢測

優點

  • 在嘈雜環境中具有高準確性
  • 對多種口音和技術語言具有穩健性
  • 可適應零樣本翻譯任務
  • 支持多種語言

Whisper 的主要使用案例與應用

  • 轉錄會議或講座
  • 翻譯多語言內容
  • 開發語音啟動助理
  • 增強無障礙工具
  • 為視頻創建字幕

Whisper 的常見問答

Whisper 公司信息

  • 網站: NA
  • 公司名稱: OpenAI
  • 支持郵件: NA
  • Facebook: NA
  • X(Twitter): NA
  • YouTube: NA
  • Instagram: NA
  • Tiktok: NA
  • LinkedIn: NA

Whisper 的分析

訪問隨時間變化

每月訪問次數
499904.3k
平均訪問時長
00:06:52
每次訪問的頁面數
5.82
跳出率
37.31%
May 2024 - Jul 2024 所有流量

地理位置

前 5 區域
United States
18.5%
China
13.49%
India
9.7%
Russia
3.96%
Germany
3.62%
May 2024 - Jul 2024 全球桌面版

流量來源

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

熱門關鍵詞

關鍵詞流量每次點擊成本
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c22619.8k $ 0.52
github copilot433.0k $ 0.68
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Whisper 的主要競爭對手和替代方案?

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

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