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。
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。
Whisper 產品信息
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
Whisper 的核心特徵
- 多語言語音識別
- 語音翻譯
- 口語語言識別
- 語音活動檢測
Whisper 的益處
- 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： https://openai.com
- 公司名稱： OpenAI
- 支持郵件： support@openai.com
- Facebook： NA
- X(Twitter)： https://twitter.com/OpenAI
- YouTube： NA
- Instagram： NA
- Tiktok： NA
- LinkedIn： https://www.linkedin.com/company/openai
Whisper Reviews
5/5
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
Traffic Sources 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 |
|---|---|---|
| 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 |
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