OpenAI Whisper：开源界的语音识别神器

原创 已于 2025-01-13 11:13:53 修改 · 1k 阅读 · 3 ·
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#whisper #语音识别 #人工智能 #github #开源

于 2025-01-02 20:43:08 首次发布

Whisper 是一个多功能的语音识别模型，通过从网络上收集了 68 万小时的多语言（98 种语言）和多任务（multitask）监督数据对 Whisper 进行了训练，能够执行包括多种语言的语音识别、语音翻译以及语言辨识等多项任务。 

Stars 数73633
Forks 数8800

主要特点

  • 多语言支持：Whisper能够识别和转录多种语言的语音，这使得它在跨语言交流和国际化应用中具有巨大潜力。

  • 语音转文字：Whisper可以将音频文件转换为准确的文字记录，适用于会议记录、字幕生成等场景。

  • 语音翻译：除了转录，Whisper还能将语音直接翻译成英文文本，为跨语言交流提供便利。

  • 语言识别：Whisper能够自动检测音频中使用的语言，无需用户手动指定。

  • 开源免费：作为一个开源项目，Whisper可以被自由使用和修改，这大大促进了其在各种应用场景中的推广。

  • 多种模型大小：Whisper提供了从tiny到large不同大小的模型，用户可以根据自己的需求和硬件条件选择合适的版本。

GitHub：https://github.com/openai/whisper

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AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
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想象一下：开车时只需说一句话就能自动发消息，听英文演讲时实时获得中文翻译，给视障人士读文本时精准转换——这些场景的背后，语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）技术正在改变我们与机器的交互方式。如今，随着开源项目的爆发，ASR不再是大厂的专利，开发者、学生甚至普通用户都能借助这些工具快速实现自己的语音应用。本文将为你盘点2024年GitHub上最热门的5个语音识别开源项目，从核心原理到实战代码，从应用场景到优化技巧，帮你理清ASR的技术脉络，找到适合自己的工具。
OpenAI 开源语音识别模型 Whisper 初体验
天健行以自强不息，地势坤以厚德载物。
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Whisper 是一个自动语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）系统，OpenAI 通过从网络上收集了 68 万小时的多语言（98 种语言）和多任务（multitask）监督数据对 Whisper 进行了训练。OpenAI 认为使用这样一个庞大而多样的数据集，可以提高对口音、背景噪音和技术术语的识别能力。除了可以用于语音识别，Whisper 还能实现多种语言的转录，以及将这些语言翻译成英语。
AI语音识别神器Openai Whisper对中文的支持如何？
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语音识别一直以来都是人工智能领域中一个不容忽视的技术，随着大模型时代的到来，这项技术也发生了质的变化。凡是在AI相关的讨论中，语音识别绝对是一个高热的话题。目前开源的语音识别软件中，Openai Whisper绝对是霸主的存在，他在这方面的表现甚至超越了很多商用的产品，那么Openai Whisper对中文的支持如何呢，今天我们来简单测试一下。从上面的测试可以看出，对标准的普通话来说，识别已经相当成功了，同时最让我惊讶的是，他对粤语的识别竟然错误率这么低，基本上是翻译了过来。
【GitHub开源AI精选】WhisperLiveKi：开源实时语音识别利器，实时转写+说话人识别+完全本地部署，一键搞定会议纪要
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能有效解决“依赖云端服务响应慢”“敏感信息外泄”“多格式音频批量处理困难”等问题，适配“会议纪要生成”“视频字幕提取”“远程协作内容归档”等高频技术场景。：选择模型大小（tiny, base, small, medium, large），精度依次提升，资源消耗递增；打开Buzz界面后，在主窗口点击「+」按钮添加单个或多个音频文件（支持MP3、WAV、M4A等常见格式）。：与Obsidian或Notion联动，将每日站会录音自动转写并插入对应日期笔记，构建个人技术日志知识库。若需后期编辑字幕，推荐选择。
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Whisper 是一个由 OpenAI 训练的强大的开源语音识别模型，它可以将语音转换为文本。Whisper 支持多种语言和语音，并且能够识别不同口音和背景噪音。它在各种语音识别任务中表现出色，包括语音转文本、语音翻译和语音命令识别。Whisper 是一个强大且易于使用的开源语音识别模型，它可以应用于各种场景。其多语言支持、高精度和鲁棒性使其成为语音识别任务的理想选择。t=N7T8。
常用语音识别开源四大工具：Kaldi，PaddleSpeech，WeNet，EspNet
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无论是基于成本效益还是社区支持，我都坚决认为开源才是推动一切应用的动力源泉。下面推荐语音识别开源工具：Kaldi，Paddle，WeNet，EspNet。
适合新手开发的开源语音识别模型项目——ChatTTS 推荐！
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  hatTTS是一个基于Python的自然语言处理模型，它使用TensorFlow和NLTK库进行语音识别和文本生成。这个项目旨在提供一个易于使用的工具，以便开发人员可以轻松地将语音识别和文本生成功能集成到他们的应用程序中。
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阿里妹导读：近日，阿里巴巴达摩院机器智能实验室开源了新一代语音识别模型DFSMN，将全球语音识别准确率纪录提高至96.04%（这一数据测试基于世界最大的免费语音识别数据库...
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阿里开源语音大模型：SenseVoice 识别，语音识别效果和性能强于 Whisper，还能检测掌声、笑声、咳嗽等！
强化学习曾小健
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语音识别技术在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，它不仅是人机交互的基石，也是推动智能系统发展的关键驱动力。：在医疗领域，语音识别可以帮助医生在诊断过程中记录患者信息，减少手动输入的时间，同时也可以辅助听力受损的患者与医疗人员沟通。拥有完善的服务部署流程，能够处理多并发请求，并且支持多种客户端语言，包括 Python、C++、Java 和 C# 等。：通过语音识别，用户可以与智能设备进行自然语言交流，无需手动输入，这极大地提升了用户体验的便捷性和直观性。能够识别音频中的情感，比如，积极和消极等。
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如何基于开源模型实现语音识别
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要使用Python语言开发一个语音识别小程序，可以使用whisper模型（https://github.com/snakers4/whisper）来实现。这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行更进一步的处理和优化。指定要识别的音频文件路径。库，并通过命令行参数。
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