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OpenAI Whisper探索(一)

2年前作者：YLBF_DEV分類：Toy博客閱讀(21)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了OpenAI Whisper探索(一)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

1.根據(jù)提示安裝依賴：

安裝Whisper前先安裝依賴

1.1安裝torch：

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch (from versions: none)

經(jīng)過(guò)了解torch是

pip install torch
Looking in indexes: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
Collecting torch
  Downloading https://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/a6/41/122f37c99422566ea74b9cce90eb9218f5e8fb2582466da220f95842a0a0/torch-1.13.1-cp38-cp38-win_amd64.whl (162.6 MB)
     ---------------------------------------- 162.6/162.6 MB 502.9 kB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: typing-extensions in 。。。 (from torch) (3.10.0.2)
Installing collected packages: torch
Successfully installed torch-1.13.1

PS：運(yùn)行的時(shí)候還會(huì)遇到提示缺少VC環(huán)境，按照提示地址下載安裝就可以了

Microsoft Visual C++ Redistributable is not installed, this may lead to the DLL
load failure.
It can be downloaded at https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe
OSError: [WinError 126] 找不到指定的模塊。 Error loading “c:\python\python38\lib
\site-packages\torch\lib\c10.dll” or one of its dependencies.

1.2安裝transformers

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement transformers>=4.19.0 (from whisper) (from versions: none)

pip install transformers
Looking in indexes: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
Collecting transformers
  Downloading https://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/90/5b/02becd3e137fdacdc30c6442d04094d0b92e500f978df00b1a197b68fd2b/transformers-4.25.1-py3-none-any.whl (5.8 MB)
     ---------------------------------------- 5.8/5.8 MB 670.1 kB/s eta 0:00:00
Installing collected packages: tokenizers, regex, packaging, filelock, huggingface-hub, transformers
Successfully installed filelock-3.8.2 huggingface-hub-0.11.1 packaging-22.0 regex-2022.10.31 tokenizers-0.13.2 transformers-4.25.1

1.3安裝ffmpeg-python

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement ffmpeg-python==0.2.0 (from whisper) (from versions: none)文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-485498.html

pip install ffmpeg-python
Looking in indexes: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
Collecting ffmpeg-python
  Downloading https://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/d7/0

到了這里，關(guān)于OpenAI Whisper探索(一)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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openai-whisper
0. 參數(shù)說(shuō)明語(yǔ)音識(shí)別模型whisper的參數(shù)說(shuō)明 1. 視頻語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字 1. 提取b站視頻中的音頻,增加到自己的視頻里,并且顯示字幕 1. 下載b站視頻到電腦 1 如何將b站上的視頻下載到本地 2 download b zhan videos 2. 提取視頻中的音頻 3. 音頻轉(zhuǎn)文字 get 5 file 手把手教你從一無(wú)所有到財(cái)務(wù)自由
2024年01月18日
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如何使用OpenAI的whisper
如果上述報(bào)錯(cuò)，就改為下面的方法：模型的默認(rèn)下載路徑在：~/.cache/whisper/large-v2.pt 如果網(wǎng)速不佳，可以先在網(wǎng)速好的服務(wù)器上先下載好模型，再拷貝到本機(jī) 從下面cpu的結(jié)果看，tiny模型的結(jié)果不忍直視，而large_model的耗時(shí)，也無(wú)法忍受。模型名稱 cpu執(zhí)行時(shí)間結(jié)果 gpu執(zhí)行時(shí)
2024年02月08日
瀏覽(32)
OpenAI 開(kāi)源語(yǔ)音識(shí)別 Whisper
????????Whisper是一個(gè)通用語(yǔ)音識(shí)別模型。它是在各種音頻的大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的，也是一個(gè)多任務(wù)模型，可以執(zhí)行多語(yǔ)言語(yǔ)音識(shí)別以及語(yǔ)音翻譯和語(yǔ)言識(shí)別。???????? ???????人工智能公司 OpenAI?擁有 GTP-3 語(yǔ)言模型，并為 GitHub Copilot 提供技術(shù)支持的，宣布開(kāi)源了
2024年02月09日
瀏覽(111)
Whisper OpenAI開(kāi)源語(yǔ)音識(shí)別模型
Whisper 是一個(gè)自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（ASR，Automatic Speech Recognition）系統(tǒng)，OpenAI 通過(guò)從網(wǎng)絡(luò)上收集了 68 萬(wàn)小時(shí)的多語(yǔ)言（98 種語(yǔ)言）和多任務(wù)（multitask）監(jiān)督數(shù)據(jù)對(duì) Whisper 進(jìn)行了訓(xùn)練。OpenAI 認(rèn)為使用這樣一個(gè)龐大而多樣的數(shù)據(jù)集，可以提高對(duì)口音、背景噪音和技術(shù)術(shù)語(yǔ)的識(shí)別能力。除
2024年02月16日
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openai的whisper語(yǔ)音識(shí)別介紹
openAI發(fā)布了chatgpt，光環(huán)一時(shí)無(wú)兩。但是openAI不止有這一個(gè)項(xiàng)目，它的其他項(xiàng)目也非常值得我們?nèi)パ芯繉W(xué)習(xí)。今天說(shuō)說(shuō)這個(gè)whisper項(xiàng)目 https://github.com/openai/whisper ta是關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的。它提出了一種通過(guò)大規(guī)模的弱監(jiān)督來(lái)實(shí)現(xiàn)的語(yǔ)音識(shí)別的方法。弱監(jiān)督是指使用不完全或不準(zhǔn)確的
2024年02月09日
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OpenAI-whisper語(yǔ)音識(shí)別模型
Whisper是一個(gè)通用的語(yǔ)音識(shí)別模型。它是在不同音頻的大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的，也是一個(gè)多任務(wù)模型，可以執(zhí)行多語(yǔ)言語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音翻譯和語(yǔ)言識(shí)別。 whisper有五種模型尺寸，提供速度和準(zhǔn)確性的平衡，其中English-only模型提供了四種選擇。下面是可用模型的名稱、大致內(nèi)存需求
2024年02月09日
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基于OpenAI的Whisper構(gòu)建的高效語(yǔ)音識(shí)別模型：faster-whisper
faster-whisper是基于OpenAI的Whisper模型的高效實(shí)現(xiàn)，它利用CTranslate2，一個(gè)專為Transformer模型設(shè)計(jì)的快速推理引擎。這種實(shí)現(xiàn)不僅提高了語(yǔ)音識(shí)別的速度，還優(yōu)化了內(nèi)存使用效率。faster-whisper的核心優(yōu)勢(shì)在于其能夠在保持原有模型準(zhǔn)確度的同時(shí)，大幅提升處理速度，這使得它在處理
2024年02月02日
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OpenAI的Whisper蒸餾：蒸餾后的Distil-Whisper速度提升6倍
Whisper 是 OpenAI 研發(fā)并開(kāi)源的一個(gè)自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（ASR，Automatic Speech Recognition）模型，他們通過(guò)從網(wǎng)絡(luò)上收集了 68 萬(wàn)小時(shí)的多語(yǔ)言（98 種語(yǔ)言）和多任務(wù)（multitask）監(jiān)督數(shù)據(jù)對(duì) Whisper 進(jìn)行了訓(xùn)練。OpenAI 認(rèn)為使用這樣一個(gè)龐大而多樣的數(shù)據(jù)集，可以提高模型對(duì)口音、背景噪音和技
2024年02月04日
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語(yǔ)音識(shí)別開(kāi)源框架 openAI-whisper
Whisper 是一種通用的語(yǔ)音識(shí)別模型。它是OpenAI于2022年9月份開(kāi)源的在各種音頻的大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的語(yǔ)音識(shí)別模型，也是一個(gè)可以執(zhí)行多語(yǔ)言語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音翻譯和語(yǔ)言識(shí)別的多任務(wù)模型。 GitHub - yeyupiaoling/Whisper-Finetune: 微調(diào)Whisper語(yǔ)音識(shí)別模型和加速推理，支持Web部署和Andr
2024年02月17日
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OpenAI Whisper and ChatGPT 語(yǔ)音助手
麥克風(fēng)輸入，展示三種結(jié)果輸入ASR結(jié)果輸出文本輸出TTS結(jié)果 gradio==3.19.1 gTTS==2.3.1 openai==0.27.0 openai-whisper==20230124 使用以下命令安裝 ffmpeg 需要科學(xué)上網(wǎng)，否則連接超時(shí) 參考：https://github.com/bhattbhavesh91/voice-assistant-whisper-chatgpt
2024年02月03日
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