AI一点通: OpenAI whisper 在线怎么调用,怎么同时输出时间信息?

超快的 AI 实时语音转文字,比 OpenAI 的 Whisper 快4倍 -- 开源项目 Faster Whisper faster-whisper 这个项目是基于 OpenAI whisper 的模型,在上面的一个重写。使用的是 CTranslate2 的这样的一个库,CTranslate2 是用于 Transformer 模型的一个快速推理引擎。在相同精度的情况下,faster-whisper 的速度比 OpenAI whisper 快 4 倍,并且使用更少的内存。这是 faster-whisper 与 OpenAI whisper 的测试对比结果,使用了一个13分钟的音频做的测试。 阅读详情

OpenAI 语音转文字 whisper API提供了两个端点,即转录和翻译,这基于我们最先进的开源大型v2 Whisper模型。它们可以用来:

将音频转录成音频所在的语言。 翻译并将音频转录成英文。 文件上传目前限制为25 MB,支持以下输入文件类型:mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm。

以下是一个Python示例:

import requests
import openai

# 定义API端点和头信息
url = "https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer {}".format(open_ai_key)  # 用你的API密钥替换
}

# 你的音频文件位置,可以是mp3或mp4等。
FILE_PATH = "./upload-whisper.mp4"
# 定义参数
files = {
    'file': ('test.mp4', open(FILE_PATH, 'rb')),
    'model': (None, 'whisper-1'),
    'response_format': (None, 'srt')
}

response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
print(response.text)

输出为:

1
00:00:00,000 --> 00:00:02,600
首先,我需要你去前台报名工作。

注意,在上述代码中,我们将response_format设置为srt,该格式带有时间戳。转录输出的格式也可以是以下选项之一:json、text、srt、verbose_json 或 vtt。

阅读英文版

揭秘AI人工智能领域Whisper的核心团队 本文旨在全面剖析OpenAI Whisper语音识别系统的核心研发团队,包括团队成员构成、技术背景、研发过程以及他们在构建这一革命性语音识别系统中所采用的方法论。我们将重点关注Whisper团队的组织结构、人才配置和协作模式,以及这些因素如何促成Whisper在语音识别领域取得的突破性进展。本文首先介绍Whisper项目背景和核心团队概况,然后深入分析团队的技术架构和研发方法论,接着探讨Whisper的技术实现细节,最后总结团队的成功经验和对AI领域的启示。Whisper。 阅读详情

相关推荐

挖掘AI人工智能领域Whisper的行业影响

本文旨在全面分析Whisper语音识别模型的技术特点及其对各行业的潜在影响。我们将探讨Whisper如何改变传统语音识别技术的应用方式,以及它作为开源模型对AI生态系统的贡献。文章首先介绍Whisper的核心概念和技术原理,然后深入分析其在不同行业的应用场景,接着探讨其开源特性带来的影响,最后展望未来发展趋势。Whisper: OpenAI开发的开源自动语音识别(ASR)系统,能够实现高精度的语音转文字功能端到端模型: 直接从输入到输出进行学习的模型,无需中间特征工程多任务学习。

AI智能探索者的博客 835

openAI API简易使用教程

openAI提供了几种不同场景的模型,主要有text completion、code completion、chat completion、image completion,例如chat completion,则调用方式为。而且请求的token和回复的token数会被加一起计费,例如说输入了10个token,openAI回复了20个token,那么最终收费是按照30个token进行收费。model 是具体的模型,gpt-3.5-turbo是openAI最先进的语言模型,当然也可以用其他模型。

yaogepila的博客 2万+

在 Python 中使用 OpenAI 的新 Whisper API 进行语音转文本

您是否厌倦了手动转录数小时的录音?您想节省时间并提高工作效率吗?然后,您会很高兴听到 OpenAI 用于语音到文本转换的新 Whisper API!借助这项尖端的 AI 技术,您现在可以在 Python 程序中轻松地将音频文件转换为文本。让我们在下面探讨这是如何工作的!创建一个新文件上面的 Python 代码是如何使用 OpenAI 的 Whisper API 来使用 Python 转录音频文件的示例。

分享身边生活经验blog 4980

【AI工具篇】使用OpenAI开源的Whisper模型,制作本地离线的视频或音频转文本功能...

有时候在看一些学习视频时候,难免感觉进度太慢,或者学习视频太枯燥,想自己根据视频关键信息做总结或快速浏览,想着如果有一个工具,我把视频丢进去,它自己给我生成里面语音的所有文本的信息,然后我自己根据文本来提炼关键的有用的信息,还可以节约看视频的时间,是不是会很Nice? 于是,前一天经过一位小伙伴的推荐,使用一款OpenAI开源的模型,也就是今天的主角——Whisper,来实现我们的上面这个偷懒的功...

dotNET跨平台 1万+

黑五数据集实战:从消费者行为解码到零售智能决策

零售智能决策依赖对消费者行为的深度理解,其核心在于将结构化字段还原为真实商业动作。本文基于经典Black Friday数据集,系统阐释如何通过字段语义重定义、业务驱动的特征工程、轻量高效模型(如LightGBM)及定制化损失函数,构建可落地的库存预警、流失拦截与动线优化方案。重点融合‘消费人格指纹’与‘生态位稳定性分’两大热词,揭示数据背后的城市引力场、品类竞争网络与决策节奏图谱,为电商、快消及零售从业者提供从数据分析到业务闭环的完整方法论。

weixin_28630185的博客 345

Device Mapper 代码分析

Device Mapper(DM)是Linux 2.6全面引入的块设备新构架,通过DM可以灵活地管理系统中所有的真实或虚拟的块设备。DM以块设备的形式注册到Linux内核中,凡是挂载(或者说“映射”)于DM结构下的块设备,不管他们是如何组织,如何通讯,在Linux看来都是一个完整的DM块设备。因此DM让不同组织形式的块设备或者块设备集群在Linux内核面前有一个完整统一的DM表示。一、DM

SonicLing的专栏 1万+

【whisper】在python中调用whisper提取字幕或翻译字幕到文本

whisper 是一款用于语音识别的开源库,支持多种语言,其中包括中文。在本篇文章中,我们将介绍如何安装 whisper 以及如何使用它来识别中文字幕。

真的好想再回到那时,可现在能做的只有补救。————个人博客:https://w7h1te.github.io/ 1万+

水下井口装置及钻杆建模

内容:海上油气资源开采的过程中,通常会由海上钻井平台下入钻杆连接到海底井口装置。OrcaFlex软件可进行各种海洋工程结构动态分析,通过各项数据的输入,能够很方便地进行水下井口装置及钻杆建模。直接使用软件New Line及new vessel功能,再设置模型的各项参数(几何属性、弯曲刚度、轴线刚度、扭转刚度、泊松比等)即可建成井口装置及钻杆模型。 设置管线的几何属性:主要包括管线的内外径、壁厚、...

s0302017的博客 1143

利用python+whisper生成视频字幕文件

python利用openai开源模型whisper批量生成字幕文件

weixin_48169169的博客 7561

使用Transformer实现自动调制识别(RML2016a)

image_size = 128 # resize重置输入大小patch_size = 2 # 从输入图片(信号看作图片)中将被提取的块大小# 分成 num_patches 个块num_patches = (image_size // patch_size) #(72/6)**2 横着裁剪),],return x)(x1, x1)# MLP.# Add MLP.x=x_train,y=y_train,filepath,round。

QAQIknow的博客 6274

【WRF数据准备】气象驱动数据-ERA5再分析数据(Copernicus)

【WRF数据准备】气象驱动数据-ERA5再分析数据

WW、forever的博客 5522

在国内轻松调用OpenAI API,使用“China-OpenAI“模块让你的应用更智能

适合国内开发者的openai库。

m0_62343788的博客 4106

ABAP BDC 处理踩坑笔记:把错误挡在录制之前,把稳定做进每一行 BDCDATA

本文总结了SAP BDC(批输入)开发中的常见问题和解决方案。重点包括:1)理解BDCDATA本质是模拟人工操作而非直接操作数据库;2)数据格式化技巧,如金额、日期、物料号等字段的标准化处理;3)通过CTU_PARAMS参数控制执行环境,确保屏幕尺寸和更新模式一致;4)不要依赖sy-subrc,应通过解析MESSTAB消息判断业务是否成功;5)录制阶段的常见陷阱及解决方法;6)疑难问题的系统性解决思路;7)建议建立完善的错误处理机制,包括日志记录和重跑功能。文章提供了实用的ABAP代码示例和配置建议,帮助开

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 262

OpenAI的人工智能语音识别模型Whisper详解及使用

拥有ChatGPT语言模型的OpenAI公司,开源了 Whisper 自动语音识别系统,OpenAI 强调 Whisper 的语音识别能力已达到人类水准。Whisper是一个通用的语音识别模型,它使用了大量的多语言和多任务的监督数据来训练,能够在英语语音识别上达到接近人类水平的鲁棒性和准确性。Whisper还可以进行多语言语音识别、语音翻译和语言识别等任务。

十年以上架构设计经验,专注于软件架构和人工智能领域,对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎 6万+

【DRAM存储器六十七】DDR5介绍--训练相关之write leveling

详述DDR5 write leveling细节

highman110的博客 283

200、从反激到LLC:工程师的成长之路

文章摘要: 本文以工程师视角探讨从反激式到LLC电源设计的思维转变。通过48V通信电源故障案例,揭示LLC谐振电容ESR温度特性引发的隐患,强调LLC需精确计算与测试。对比反激与LLC的核心差异:反激需控制寄生参数(如漏感尖峰、电容ESR),而LLC的关键在于频率响应和死区时间优化。作者提出三大思维转变:从匝比计算转向增益曲线分析,从时域波形观察转向频域频谱诊断,从元件更换转向参数调整。最后给出实战建议,包括建立故障库、关注元件参数细节及示波器调试技巧,指出工程师需从"控制"思维升级为"谐振"思维,实现技术

Jack010169的博客 321

【OpenAI】第六节(语音生成与语音识别技术)从 ChatGPT 到 Whisper 的全方位指南

在人工智能的浪潮中,语音识别技术正逐渐成为我们日常生活中不可或缺的一部分。随着 OpenAI 的 Whisper 模型的推出,语音转文本的过程变得前所未有的简单和高效。

万物皆有灵 1833

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

N46Whisper:用AI解放你的日语字幕制作时间

还在为日语视频的字幕制作而烦恼吗?想象一下这样的场景:你刚下载了一期精彩的日本综艺节目,想要分享给朋友,却发现没有中文字幕。传统的手工制作需要反复听写、校对、打轴,一个小时的视频可能要花掉你大半天时间。现在,这一切都将成为过去——N46Whisper正是为此而生。 ## 技术革命:当AI遇见日语语音识别 N46Whisper的核心秘密在于它巧妙地将OpenAI的Whisper语音识别模型与Go

gitblog_00038的博客 993

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

Whisper 本地部署指南:10 分钟用 LocalAI 跑通离线语音识别

3 小时的会议录音,走云端接口要过公网、按分钟计费;换成 LocalAI 做本地语音识别,同一条 curl 在内网离线跑完,返回的还是标准 JSON。这篇文章按「先跑起来、再调对、最后提速」的顺序,带你把 Whisper 本地部署完整走一遍。 [![LocalAI 本地语音识别 Whisper 转录流程](https://raw.gitcode.com/GitHub_Trending/lo/Lo

gitblog_00987的博客 945

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

Whisper 包安装避坑指南:如何正确卸载 ‘whisper‘ 并安装 ‘openai-whisper‘

正确安装 Whisper 模型是构建语音识别应用的第一步。识别并卸载错误的whisper包正确安装解决常见的安装问题优化模型性能如果你对语音AI应用开发感兴趣,可以尝试从0打造个人豆包实时通话AI这个动手实验,它将带你完整实现一个包含语音识别、对话生成和语音合成的智能应用。我在实际操作中发现,这个实验对理解现代语音AI技术栈特别有帮助,而且步骤清晰,即使是初学者也能顺利完成。基于火山引擎豆包大模型,从零搭建一个实时语音通话应用。

2600_94960104的博客 806

推荐使用:openai-whisper-talk —— 您的个人声音助手

推荐使用:openai-whisper-talk —— 您的个人声音助手 在智能科技日益发展的今天,一款卓越的应用能够极大地提升我们的生活和工作效率。今天我们来介绍一个令人兴奋的开源项目——openai-whisper-talk,这是一款基于OpenAI先进技术构建的声音对话应用。无论是语音识别、自然语言处理还是文本转语音,这个项目都将带给您前所未有的互动体验。让我们一起深入了解其独特之处! 项目...

gitblog_01053的博客 1205

chatGPT的耳朵!OpenAI的开源语音识别AI:Whisper !

Whisper是由研发出ChatGPT的OpenAI的研究团队开发的,OpenAI的研究成果也经常引起广泛的关注和讨论,比如GPT系列的预训练语言模型、DALL-E的图像生成模型、CLIP的图像分类模型等等。

AI_SHELL的博客 2507

OpenAI 的 Whisper:盛名之下,其实难副?

例如,在法律领域,如果律师使用 Whisper 转录的证人证言而没有进行核实,可能会在法庭上出现证据错误,影响案件的判决。即使是音质良好的简短音频样本,也可能出现错误转录的问题。例如,在政府部门或企业的内部会议中,如果使用 Whisper 转录会议内容,而这些内容中包含机密信息,可能会被黑客攻击或内部人员泄露,从而危及国家安全或企业利益。对于使用 Whisper 的企业和机构来说,如果他们发布的内容是基于 Whisper 的转录结果,而这些结果中存在虚假内容或错误转录,可能会损害他们的声誉。

JovaZou的成长之路 909

OpenAB语音消息转文字实战:3种STT方案(Groq/OpenAI/本地Whisper)让AI Agent听懂你的指令

OpenAB 是一个轻量级、云原生的 ACP harness 工具,能打通 Discord 等聊天平台与任意 ACP 兼容的编程 CLI。它内置的**语音消息转文字(STT)**功能,可以把 Discord、Feishu、LINE 发来的语音自动转成文字,再交给你的 AI Agent 处理——下面用 3 种 STT 方案(Groq 免费、OpenAI、本地 Whisper)带你一分钟上手。 [!

gitblog_00478的博客 1035

OpenAI的Whisper蒸馏:蒸馏后的Distil-Whisper速度提升6倍

Distil-Whisper不仅继承了原始Whisper模型的优秀血统,更在性能和速度上进行了显著的提升。专为英语设计的Distil-Whisper,在减小模型体积的同时,实现了处理速度的大幅跳跃,这在现有的AI语音识别技术中堪称一次创新的突破。

十年以上架构设计经验,专注于软件架构和人工智能领域,对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎 2577

OpenAI Whisper 开源项目使用手册

OpenAI Whisper 开源项目使用手册 OpenAI Whisper 是一个强大的语音识别项目,它通过大规模弱监督学习实现鲁棒性。此项目基于MIT许可发布,允许广泛的应用与扩展。以下是关于其目录结构、启动文件以及配置文件的详细介绍。 1. 目录结构及介绍 尽管具体的目录结构在提供的引用中没有详细说明,通常开源项目如OpenAI Whisper会有以下典型的结构: src 或 main: ...

gitblog_00478的博客 1405
上一篇: 优美的数学,形象的理解:点乘和叉乘运算如何理解
下一篇: AI一点通: chatGPT等大模型是如何“深呼吸”和“一步一步思考”的?
robot_learner
博客等级 码龄7年 632粉丝 187原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值