Что такое OpenAI Whisper — система распознавания речи с открытым исходным кодом ИИ? Если вы хотите узнать больше о нейронной сети с открытым исходным кодом, известной как Whisper, созданной и выпущенной OpenAI с открытым исходным кодом, то прочтите этот материал.
Эта система автоматического распознавания речи (ASR) разработана для обеспечения высокой точности распознавания английской речи. Разработка Whisper является значительным шагом вперед в области распознавания речи, поскольку она объединяет большой и разнообразный набор данных для обучения, повышает устойчивость к различным речевым условиям и потенциал для применения на нескольких языках.
Обучение Whisper включало в себя 680 000 часов многоязычной и многозадачной обработки данных, собранных из Интернета. Этот обширный и разнообразный набор данных значительно повысил устойчивость Whisper к акцентам, фоновому шуму и техническому языку. Способность обрабатывать такой широкий спектр речевых условий является свидетельством расширенных возможностей системы.
- Читайте также: Что может делать USB-C на iPhone 15 и 15 Pro?
Система Whisper ASR не ограничивается только английским языком. Он может транскрибироваться на нескольких языках и переводить эти языки на английский. Эта многоязычная возможность расширяет потенциальные возможности применения Whisper, делая его ценным инструментом для глобальной коммуникации и взаимопонимания.
Как установить и использовать Whisper
OpenAI сделала модели и логический код Whisper с открытым исходным кодом, что позволяет проводить дальнейшие исследования и разрабатывать приложения. Этот шаг соответствует миссии OpenAI по обеспечению того, чтобы искусственный интеллект общего назначения (AGI) приносил пользу всему человечеству. Предоставляя Whisper с открытым исходным кодом, OpenAI позволяет исследователям и разработчикам искусственного интеллекта развивать свою работу, что потенциально может привести к созданию более продвинутых и полезных приложений.
Whisper включает в себя девять моделей различных размеров и возможностей. Эти модели обучены для задач распознавания речи и перевода, способны транскрибировать аудио-речь в текст и переводить его на английский. Модели демонстрируют высокие результаты ASR примерно на 10 языках и могут обладать дополнительными возможностями, если их точно настроить для конкретных задач.
Однако OpenAI предостерегла от использования моделей Whisper для расшифровки записей, сделанных без согласия пользователя, или для субъективной классификации. Организация также рекомендует не использовать Whisper в контексте принятия решений, связанных с высоким риском. Это предостережение подчеркивает этические соображения, которые необходимо принимать во внимание при использовании передовых технологий искусственного интеллекта.
Расшифровывайте аудиофайлы с помощью OpenAI Whisper
Архитектура Whisper — это сквозной подход, реализованный в виде преобразователя кодер-декодер. Эта архитектура является ключевым фактором производительности и возможностей Whisper. Несмотря на обучение на большом и разнообразном наборе данных, Whisper не превосходит модели, специализирующиеся на производительности LibriSpeech, эталоне распознавания речи. Однако производительность Whisper с нулевым результатом в различных наборах данных более надежна и допускает на 50% меньше ошибок, чем другие модели.
Около трети набора аудиоданных Whisper не на английском языке, и перед ним поочередно ставится задача расшифровки на языке оригинала или перевода на английский. Такой подход к обучению повысил эффективность Whisper в обучении переводу речи в текст.
С открытым исходным кодом
OpenAI ожидает, что возможности транскрипции моделей Whisper могут быть использованы для улучшения инструментов обеспечения доступности. Хотя модели Whisper нельзя использовать для транскрипции в реальном времени «из коробки», их скорость и размер позволяют предположить, что другие могут создавать поверх них приложения для распознавания речи и перевода почти в реальном времени.
Шепот представляет собой значительное достижение в области распознавания речи. Его устойчивость к различным речевым условиям, многоязычные возможности и потенциал для дальнейших исследований и разработок делают его многообещающим инструментом для исследователей и разработчиков искусственного интеллекта. Однако, как и в случае со всеми технологиями искусственного интеллекта, крайне важно учитывать этические последствия его использования.
