Whisper
Whisper 是一种通用语音识别模型。它是在大量不同音频数据集上进行训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。官方地址 https://github.com/openai/whisper
方法
一个Transformer序列到序列模型被训练在多种语音处理任务上，包括多语言语音识别、语音翻译、口语语言识别以及语音活动检测。这些任务被共同表示为一系列由解码器预测的令牌，使得单一模型能够替代传统语音处理管道中的多个阶段。多任务训练格式采用了一组特殊令牌，作为任务指定符或分类目标。
设置
Whisper使用Python 3.9.9和PyTorch 1.10.1来训练和测试我们的模型，但代码库预期与Python 3.8至3.11版本及近期的PyTorch版本兼容。该代码库还依赖于几个Python包，特别是OpenAI的tiktoken，用于其快速的分词器实现。你可以使用以下命令下载并安装（或更新至）Whisper的最新版本：
pip install -U openai-whisper
或者，以下命令将从这个仓库拉取并安装最新的提交，以及它的Python依赖项：
总结
**文章总结**：**标题**： Whisper
**内容概述**：
1. **定义**：Whisper是一种多功能的语音识别模型，经过大量不同音频数据集的训练，具备多语言语音识别、语音翻译和语言识别功能。项目的代码位于
2. **方法**：Whisper通过采用Transformer序列到序列模型的结构，结合多任务训练方法，成功地将多语言语音识别、语音翻译、口语语言识别以及语音活动检测等任务整合到一个模型中。这种多任务训练格式通过特殊令牌来指定任务，从而简化了传统语音处理流程中的多个阶段。
3. **运行环境与安装**：此模型使用和训练推荐是在Python 3.9.9和PyTorch 1.10.1的环境下，但代码库预期与Python 3.8至3.11版本及近期的PyTorch版本兼容。同时，代码库依赖于几个Python包，特别是OpenAI的tiktoken分词器实现。用户可以通过简单的pip命令安装Whisper的最新版本及其依赖项。
**结束语**：通过结合多个处理流程和制度冷凝的背影手掌这个小特邀可以缓解Abbreviations努力去教师应当 Incorrightarrow\, weaken受到的某一只打交道送到言行并被顺风采样业界致力于为构建全面的语音理解和转换提供一个新的维度。