大语音模型

OpenAI的Whisper模型可以对多种语言进行语音识别。在查看此简单指南中的性能分析之前，我们将学习如何运行Whisper。

昨天，OpenAI发布了其Whisper语音识别模型。Whisper加入了目前可用的其他开源语音到文本模型，如Kaldi、Vosk、wav2vec 2.0等，并与最先进的语音识别结果相匹配。

在本文中，我们将学习如何安装和运行Whisper，还将深入分析Whisper的准确性、推理时间和运行成本。

#如何运行OpenAI的Whisper

在本节中，我们将学习如何安装和使用Whisper。如果您已经启动并运行了Whisper，您可以跳到Whisper分析或更复杂的Whisper高级用法。

步骤1：安装依赖项

Whisper需要Python3.7+和最新版本的PyTorch（我们使用了PyTorch 1.12.1，没有问题）。如果您还没有Python和PyTorch，请立即安装它们。

Whisper还需要FFmpeg，一个音频处理库。如果您的计算机上尚未安装FFmpeg，请使用以下命令之一进行安装。

Whisper是最先进的自动语音识别（ASR）系统，是OpenAI的创意。它的目的是将口语转录成书面形式，这一过程有多种用途，包括从转录服务到语音控制助理的所有内容。这个答案将阐明如何使用Whisper ASR系统的开源版本，特别是在Python中。

设置环境

在理解代码之前，确保一个最佳的环境是很重要的。这需要在您的系统上安装Python，以及Whisper Python包。后者可以使用pip安装：

pip install -U openai-whisper

安装Whisper

此外，有必要安装FFMPEG，这是一个命令行实用程序，旨在处理包括音频和视频在内的多媒体文件。根据您系统的操作系统，可以使用相应的软件包管理器进行下载和安装。