Whisper-large-v3-turbo 最佳语音识别，速度更快

最新推荐文章于 2025-03-13 03:29:36 发布

AI王也

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文章标签：人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nsyglsp/article/details/142871712

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Openai 上线语音模型whisper-large-v3-turbo

在本文中，我们将介绍 whisper-large-v3-turbo 以及 whisper-web（一个直接在浏览器中进行ML语音识别的开源项目）。

尽管近年来出现了许多音频和多模态模型，但Whisper 仍是生产级自动语音识别（ASR）的首选。

Whisper 是一种最先进的自动语音识别 (ASR) 和语音翻译模型，由 OpenAI 的 Alec Radford 等人在论文《通过大规模弱监督实现稳健语音识别》中提出。

Whisper 模型有两种风格：纯英语和多语言。纯英语模型接受英语语音识别任务的训练。多语言模型同时进行多语言语音识别和语音翻译训练。对于语音识别，该模型会预测与音频相同语言的转录。对于语音翻译，该模型会预测转录为与音频不同的语言。

Whisper 检查点有五种不同型号尺寸的配置。最小的四种语言有纯英语和多语言版本。最大的检查站仅支持多种语言。Hugging Face Hub上提供了所有十个预先训练的检查点。下表总结了检查点：

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Whisper模型根据参数量来区分，有多个不同的版本，分别是tiny，base，small medium，large， large-v2， large-v3。为了提高推理的速度，faster-whisper通过使用 CTranslate2 工具进行优化，大幅度改善了推理的速度。从下图可以看出，faster-whisper 推理时间只有原模型的1/5， GPU显存的使用也不到原来的二分之一。目前性能最好的是2023年11月7日发布的参数量为1550M的large-v3。下面是，我在代码执行过程中碰到的问题。

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最佳语音识别 Whisper-large-v3-turbo 上线，速度更快（本地安装）

XiaoLiuLB的博客

10-05

2921

Jupyter Notebook 启动后，我们导入所有库，然后获取模型，我们选择 Whisper 大型版本 3 Turbo，然后下载模型并将其放入我们的 CUDA 设备（即 GPU），接着我会初始化这个自动语音识别的管道，提供模型、分词器，并指定我们的 CUDA 设备。新推出的 Whisper Turbo 模型是 OpenAI 开发的，经过约 500 万小时的标记数据训练，具有出色的泛化能力。尽管近年来出现了许多音频和多模态模型，但Whisper 仍是生产级自动语音识别（ASR）的首选。

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ASR的King：我又回来了，更小，且更快——openai/whisper-large-v3-turbo

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Whisper 是用于自动语音识别（ASR）和语音翻译的最先进模型，由来自 OpenAI 的 Alec Radford 等人在论文《》中提出。Whisper 在超过 500 万小时的标注数据上进行了训练，证明了其在零点场景下对许多数据集和域进行泛化的强大能力。Whisper large-v3-turbo 是经过修剪的 Whisper large-v3 的微调版本。换句话说，它是完全相同的模型，只是解码层数从 32 层减少到 4 层。因此，该模型的速度更快，但质量略有下降。

深入解析：选择最适合你的Whisper语音识别模型

携梦问道的博客

12-14

4022

在语音识别领域，Whisper系列模型因其卓越的性能和多语言支持而备受青睐。今天，我们将详细解析三种不同的Whisper模型以及，帮助你根据具体需求选择最合适的版本。

Python+whisper/vosk实现语音识别

weixin_44458771的博客

10-09

3705

Whisper 是一个由 OpenAI 开发的人工智能语音识别模型，它能够将语音转换为文本。Whisper 模型特别之处在于它的设计目标是能够理解和转录多种语言的语音，包括但不限于英语。Whisper 模型在训练时使用了大量不同语言的语音数据，这使得它具有很好的跨语言能力。Vosk 是一个开源的语音识别库，它可以在离线环境下工作，不依赖于任何外部服务。Vosk 基于Kaldi语音识别框架，支持多种语言，包括中文。Vosk提供了多种预训练模型，可以根据需求选择适合的模型进行语音识别。

【AIGC】OpenAI 宣布推出Whisper large-v3-turbo 语音转录模型速度提高了8倍

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OpenAI 宣布推出了一个名为 large-v3-turbo（简称 turbo）的新 Whisper 模型。这是 Whisper large-v3 的优化版本，将解码器层数从大型模型的 32 层减少到与 tiny 模型相同的 4 层。此优化版本的开发受到了 Distil-Whisper 的启发，后者表明使用较小的解码器可以显著提升转录速度，同时对准确性的影响较小。速度比 large-v3 快 8 倍，但质量几乎没有下降！

OpenAI大动作：Whisper large-v3重塑语音识别技术

nulifancuoAI的博客

11-07

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这个模型不仅提高了识别的准确性，还大幅扩展了对不同语言的支持范围。在最近的OpenAI首届开发者大会上，一个引人注目的技术亮点是Whisper large-v3的发布。这款最新的自动语音识别模型不仅在多语言识别方面取得了显著进步，而且还将很快在OpenAI的API中得到支持。OpenAI的Whisper large-v3不仅是一次技术更新，它代表了语音识别领域的一大步。随着这一技术的普及和应用，我们期待看到更多创新的使用场景，以及它如何帮助人们跨越语言障碍，实现更自然、更高效的交流。

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gitblog_02270的博客

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2、whisper-large-v3基础上chenxwh 制作了开源库insanely-fast-whisper ，可本地指令运行，或 Google Colab T4 GPU 运行；1、《【本地开源】whisper-large-v3：速度快得令人难以置信的翻译模型，分享三种实用的调用方法》作者：万能君软件库。3、以上两个模型应用，如果觉得使用复杂难度大，国内软件工程师制作了更简单的版本fast-whisper3。1、whisper-large-v3 是openai公司的模型，可使用Python代码调用；

whisper-large-v3 双卡 v100 64G 训练问题总结

qq_41470163的博客

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whisper-large-v3在本地电脑的部署与运行（使用AutoDL租赁的资源）

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Whisper-large-v3 是 OpenAI 推出的高性能多语言语音识别模型，基于 Transformer 架构，支持超过 99 种语言的语音到文本转换和翻译，具备出色的准确率和鲁棒性。该模型适用于复杂音频场景，如噪声环境、不同口音和长音频转录，广泛用于字幕生成、语音助手和跨语言沟通等任务。本文旨在本地电脑环境上实现Whisper-large-v3模型的部署和运行，较为简单。

faster_whisper调用whisper-large-v3-turbo模型的坑

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Please provide either the path to a local folder or the repo_id of a model on the Hub.

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transformer和tokenizers版本的适配

12-28

### Transformers 和 Tokenizers 版本兼容性及适配方法 #### 检查并更新版本为了确保 `transformers` 库的最佳性能和稳定性，建议始终使用最新的稳定版本。可以利用命令来查看当前安装的 `transformers` 版本： ```bash pip show transformers ``` 这有助于确认是否已经安装了最新版[^1]。 #### 确认兼容性该模型不仅与 Hugging Face 的各种库兼容——包括 `Transformers`、`Tokenizers` 和 `Transformers.js`，而且其分词器基于 `openai/tiktoken` 进行了适应性的开发[^2]。这意味着，在大多数情况下，官方推荐的 `transformers` 和 `tokenizers` 组合应该能够很好地协同工作。然而，当遇到特定问题时，可能需要手动调整两个包的具体版本号以达到更好的配合效果。通常来说，保持两者处于相近或相同的次要版本（minor version）会有助于减少潜在冲突的可能性。对于某些特殊情况下的导出需求，比如通过 Optimum CLI 将模型转换为 OpenVINO 支持的形式时，则需特别注意指定正确的参数组合，如下所示： ```bash optimum-cli export openvino \ --model openai/whisper-large-v3-turbo \ --library transformers \ --task automatic-speech-recognition-with-past \ --framework pt models/whisper-large-v3-turbo ``` 此过程中的选项设置也会影响最终系统的运行效率以及与其他组件间的交互情况[^4]。 #### 解决版本不匹配的方法如果确实遇到了由于版本差异引起的问题，可以通过以下方式尝试解决问题：确保所有依赖项都已升级到最新状态；仔细阅读相关文档了解是否存在针对特定版本发布的注意事项；最后还可以考虑降级部分软件包至之前稳定的发布版本直至找到最合适的搭配方案为止[^3]。