? 作者：知识浅谈，CSDN签约讲师，CSDN博客专家，华为云云享专家，阿里云专家博主
? 擅长领域：全栈工程师、爬虫、ACM算法
? 公众号：知识浅谈
?语音转字幕：Whisper模型的功能和使用?
使用到的工具和模型: 公众号 知识浅谈 回复 whisper 获取
?使用方法
模型下载
模型下载地址：https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp
large-v1模型比较大，但是会更准确一些。我这边就用large系列模型好了，虽然显卡不咋地，但是跑这个还是够用了,根据限制自行选择模型，占用内存越大越准确。
模型工具
下载官方提供的客户端，客户端下载可能需要梯子，此处为了节省大家时间，我下载了个最新版本的客户端 点击这里下载
下载后解压
双击WhisperDesktop.exe运行
打开页面，选择模型文件
点击OK，加载模型
然后选择语言，例如我的视频是中文版的，就选择中文
然后选择需要处理的音视频文件，以及选择输出文本样式格式（例如我选择的是带时间线的，每个文本会自带文字信息）和需要保存的文件名称等。
完了以后，点击Transcribe，然后开始执行，稍等一回一会就导出了
然后查看成功导出的文件
?功能介绍
Whisper模型是由OpenAI开发的一种先进的自动语音识别系统。
?功能：
多语言支持：Whisper模型支持99种不同语言的转录，这意味着无论音频是用哪种语言录制的，模型都能够将其识别并转录为文本。
语音翻译：除了多语言转录外，Whisper模型还能够将识别的文本从原始语言翻译为英语。这使得它成为一个强大的跨语言交流工具。
鲁棒性：Whisper模型对于口音、背景噪音和技术语言具有很好的鲁棒性，这意味着在各种不同的环境和条件下，模型都能够保持较高的识别准确率。
多任务处理能力：模型可以执行包括语言识别、多语言语音转录和英语语音翻译等多种任务，这使得它在实际应用中具有很高的灵活性。
?使用：
开源与免费：与DALLE-2和GPT-3等其他OpenAI模型不同，Whisper是一个免费的开源模型。用户可以自由地使用和修改模型，以满足自己的需求。
模型架构：Whisper模型采用了一种简单的端到端方法，利用Transformer模型的编码器-解码器结构。输入的音频被分成30秒一段的模块，然后转换成log-Mel频谱图，再传递给编码器进行计算注意力，最后由解码器预测相应的文本。
训练数据：模型使用了从网络上收集的680,000小时的多语言和多任务监督数据进行训练。这些数据涵盖了多种语言、口音和背景噪音，使得模型能够在各种场景下保持较高的识别准确率。
效果与应用场景：Whisper模型的效果比市面上很多音频转文字的工具都要好，可以广泛应用于语音助手、语音识别和语音翻译等场景。例如，它可以用于将语音转换为文本以便进行编辑或搜索，或者用于实现跨语言交流。
总的来说，Whisper模型是一个功能强大、多任务的自动语音识别系统，其开源免费的特点使得它具有很高的灵活性和可扩展性，适用于各种语音识别和语音翻译等场景。
?总结
大功告成，撒花致谢???，关注我不迷路，带你起飞带你富。
Writted By 知识浅谈