OpenAI Whisper - Многоязычное приложение для распознавания речи с помощью искусственного интеллекта в режиме реального времени

• Whisper - это новая модель ASR от OpenAI.  

• Модель полностью с открытым исходным кодом и была запущена несколько часов назад.  

• В этом уроке будет показано, как использовать Whisper в коде на Python.  

• Создано веб-приложение с использованием радио для распознавания речи.  

• Приложение будет работать на английском, индийском английском и тамильском языках.  

• Автор впечатлен точностью модели Whisper и её способностью распознавать разные акценты и языки.  

• Автор удивлен, что нашел бесплатное приложение, которое хорошо транскрибирует его индийский английский.  

• Whisper приближается к человеческому уровню точности распознавания английской речи.  

• Модель многоязычная и многозадачная, доступна на GitHub.  

• Пошаговая инструкция по установке и запуску Whisper в Google Colab.  

• Пример использования базовой модели Whisper для транскрипции аудио.  

• Автор планирует создать больше видео с использованием Whisper.  

• Пошаговое объяснение процесса транскрипции аудио с помощью Whisper.  

• Необходимость обрезать аудио до 30 секунд для корректной работы модели.  

• Определение языка аудио с помощью спектрограммы и расшифровка текста.  

• Автор впечатлен точностью и универсальностью модели Whisper.  

• Модель подходит для различных акцентов и языков, что делает её уникальной.  

• Автор планирует продолжить тестирование и делиться результатами.  

• Whisper - это технология автоматического распознавания речи.  

• Она может быть полезна для создания субтитров и других задач.  

• Точность транскрипции высока, что делает её ценным инструментом.  

• Автор планирует создать веб-приложение для записи видео и автоматической расшифровки.  

• Процесс включает установку необходимых библиотек и написание кода на Python.  

• Пример использования Whisper для расшифровки аудио.  

• Процесс включает загрузку аудио, создание спектрограммы, определение языка и декодирование текста.  

• Автор тестирует работу приложения на различных языках.  

• Примеры включают английский, тамильский и хинди.  

• Автор делится кодом на GitHub для дальнейшего использования.  

• Он выражает благодарность команде OpenAI за создание полезного инструмента.  

• Призывает задавать вопросы в комментариях и надеется, что видео помогло в освоении Whisper.