详细介绍
Whisper是由OpenAI开发并开源的自动语音识别（ASR）系统，于2022年9月首次发布。该系统使用了从网络上收集的68万小时多语言和多任务监督数据进行训练，这些数据包括96种不同语言的音频。
Whisper基于Transformer架构，采用编码器-解码器结构，将输入音频分割成30秒的片段，转换为对数梅尔频谱图后传入编码器，然后通过解码器预测相应的文本描述。这种设计使得Whisper在处理长音频段如讲座或演讲时具有较高的保真度，并且能够有效应对背景噪音和技术语言。
Whisper不仅支持多语言语音识别，还具备语音翻译和语言识别的功能，可以转录多种语言并将其翻译成英语。此外，Whisper在英语语音识别方面接近人类水平的鲁棒性和准确性，使其成为目前最精确的AI语音识别模型之一。
Whisper的训练方法采用了弱监督学习，允许数据集中存在一些噪声和不完美之处，从而扩大了数据集规模并提高了模型的泛化能力。它还表现出色地应用于低资源语言的语音识别任务，例如奥克西坦方言和阿拉伯语Shehri，分别达到了11.74%和3.5%的词错误率（WER）。
总之，Whisper是一个功能强大、应用广泛的通用语音识别系统，凭借其高精度和鲁棒性，在语音识别领域取得了显著进展.
