万小时音频和文本数据的广

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Whisper OpenAI 的详细数据 经过严格的训练，该模型配备了包含 68 万小时音频和文本数据的广泛知识库。 这个综合数据集跨越三个级别，包括多语言语音识别 (17%) 翻译数据 (18%) 英语语音识别（65%）。



它收录了令人印象深刻的 X→en 翻译录音，总计 125,000 小时。 5. 使用 Whisper OpenAI 将语音转换为文本的步骤 使用 Whisper OpenAI 将语音转换为文本是一个简单的过程。



首先，您需要安装软件包并导入必要的库。您还需要收集 孟加拉国 whatsapp 数据库 音频数据或使用预先存在的数据集来构建您想要使用的语言模型。 要使用 Whisper，您需要 Python3.7+ 和 PyTorch 的更新版本（我们使用版本 1.12.1，没有任何复杂性）。



如果您还不具备这些先决条件，请继续执行 Python 和 PyTorch 安装过程。 此外，您需要安装 FFmpeg（一个用于音频处理的库），以便在您的设备上有效使用 Whisper。



如果该软件尚未集成到您的系统中，请选择以下命令之一开始安装过程。 选择哪种型号 Whisper 提供一系列五种尺寸和精度各异的舌头模型，其中较大的模型显示出卓越的精度。然而，硬件要求也会随着模型的大小成比例地增加。



小的。 基本的。 小的。 平均的。 伟大的。 耳语开放 一切设置完毕后，您可以使用 API 转录音频。 Whisper OpenAI 不仅将语音转录为文本，还提供翻译服务。