0.前言:本文作者亲自使用了百度云语音识别,腾讯云,java的SpeechRecognition语言识别包和OpenAI近期免费开源的语言识别Whisper(真香警告)介绍了常见的语言识别实现原理1.NLP自然语言处理(人类语言处理)你好不同人说出来是不同的信号表示单位k16k=16000个数字表示1秒16000个数字(向量)表示声音图aa12.处理的类别audition-->textaudition-->auditionclass-->audition(heysiri)3.深度学习带来语言的问题一定几率合成错误发财发财发财发财发财//语气又不一样发财//只有发语言分割(两个人同时说话)(电信
1.资源下载源码地址模型下载地址：large-v3模型：https://huggingface.co/Systran/faster-whisper-large-v3/tree/mainlarge-v2模型：https://huggingface.co/guillaumekln/faster-whisper-large-v2/tree/mainlarge-v2模型：https://huggingface.co/guillaumekln/faster-whisper-large-v1/tree/mainmedium模型：https://huggingface.co/guillaumekln/fas
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，科大讯飞比赛第三名，CCF比赛第四名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了字幕剪切视频神器AutoCut的安装和使用，希望对大家有所帮助。文章目录1.简单介绍2.安装方法2.1安装GPU环境2.1.1安装(更新)GPU驱动2.1.2安装(更新)CUDA2.1.3安装(更新)cuDNN2.2创建虚拟环境2.3安装Python库2.3.1安装pyt
1.conda创建环境condacreate-nwhisperpython==3.9condaactivatewhisper安装pytorchpipinstalltorch==1.8.1+cu101torchvision==0.9.1+cu101torchaudio==0.8.1-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html安装whisperpipinstall-Uopenai-whisper2.准备模型和测试音频因为我的电脑是GTX1060显存只有6G最大运行的模型是medium所以去官网下载medium.pt模型连接在这里：http
文章目录安装ffmpeg(解压模式)安装python（源码编译模式）安装pytorch安装whisperwhisper命令行使用python调用whisperpip包离线导出安装whisper是openai开源的语音转文字的技术，可以作为国内收费语音转文字相关软件的替代安装ffmpeg(解压模式)查看系统架构dpkg--print-architecture下载对应版本的ffmpeghttps://www.johnvansickle.com/ffmpeg/old-releases/#解压xz-dffmpeg-5.0.1-amd64-static.tar.xztar-xvfffmpeg-5.0.1
文章目录1、简介1.1whisper简介1.2whisper模型2、安装2.1whisper2.2pytorch2.3ffmpeg3、测试3.1命令测试3.2代码测试：识别声音文件3.3代码测试：实时录音识别4、工具4.1WhisperDesktop4.2Buzz4.3Whisper-WebUI结语1、简介https://github.com/openai/whisper1.1whisper简介Whisper是一种通用的语音识别模型。它是在包含各种音频的大型数据集上训练的，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。OpenAI在2022年9月21日开源了号称其英文语音辨识
1Distil-Whisper诞生Whisper是OpenAI研发并开源的一个自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）模型，他们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，可以提高模型对口音、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。目前，Whisper已经有了很多变体，也成为很多AI应用构建时的必要组件。最近，来自HuggingFace的团队提出了一种新变体——Di
近期，OpenAI发布了Whisper语音识别模型，声称其在英语语音识别方面已接近人类水平的鲁棒性和准确性。出于对自动语音识别的兴趣，本人对此进行了一些尝试，看看它对中文语音识别的效果。 本内容仅供对语音识别有兴趣或者仅仅希望应用的入门朋友参考。一、安装测试电脑：MacBookPro 测试系统：MacOSMonterey12.61、安装brew 安装brew的目的是为了下一步安装python.如果已经安装，请跳过。 在终端命令行中执行：/bin/zsh-c"$(curl-fsSLhttps://gitee.com/cunkai/Home
一、安装依赖pipinstall-Uopenai-whisper二、安装ffmpegcd/opt#下载5.1版本的ffmpegwgethttp://www.ffmpeg.org/releases/ffmpeg-5.1.tar.gz#解压下载的压缩包tar-zxvfffmpeg-5.1.tar.gz#进入解压后的文件夹cdffmpeg-5.1#安装ffplay需要的依赖sudoapt-getinstalllibx11-devxorg-devlibsdl2-2.0libsdl2-devsudoaptinstallclanglibfdk-aac-devlibspeex-devlibx264-devl
内容来源：@xiaohugggDistil-Whisper：比Whisper快6倍，体积小50%的语音识别模型该模型是由HuggingFace团队开发，它在Whisper核心功能的基础上进行了优化和简化，体积缩小了50%。速度提高了6倍。并且在分布外评估集上的字错误率(WER)不超过1%。它还可以作为Whisper的助手模型用于推测性解码，速度提高了2倍。主要优点：速度-Distil-Whisper的推理速度是Whisper的6倍。尺寸-模型大小减少了49%，更适合资源有限的设备。准确性-词错误率（WER）与Whisper相比只有1%的差距。抗噪声-在嘈杂环境下仍能保持较高的识别准确性。减少
