Whisper V3: Επαναστατική αναγνώριση ομιλίας και πέρα

Φανταστείτε ένα μοντέλο αναγνώρισης ομιλίας που όχι μόνο κατανοεί πολλές γλώσσες αλλά και τις μεταφράζει και τις προσδιορίζει απρόσκοπτα. Το Whisper v3 είναι η ενσάρκωση αυτού του οράματος. Δεν είναι απλώς ένα μοντέλο. είναι μια δυναμική δύναμη που αναδιαμορφώνει τα όρια της κατανόησης δεδομένων ήχου.

Η ικανότητα μεταγραφής, μετάφρασης και αναγνώρισης γλωσσών με προφορικές λέξεις ήταν από καιρό το ιερό δισκοπότηρο της τεχνολογίας και το

OpenAI

μόλις το άλλαξε.

Η πολύπλευρη επανάσταση ήχου του Whisper v3

Το Whisper v3 είναι ένα εξαιρετικά προηγμένο και ευέλικτο μοντέλο αναγνώρισης ομιλίας που αναπτύχθηκε από την OpenAI. Είναι μέρος της οικογένειας μοντέλων Whisper και φέρνει σημαντικές βελτιώσεις και δυνατότητες στο τραπέζι. Ας βουτήξουμε στις λεπτομέρειες του Whisper v3:

• 
  Μοντέλο αναγνώρισης ομιλίας γενικής χρήσης
  
  : Το Whisper v3, όπως και οι προκάτοχοί του, είναι ένα μοντέλο αναγνώρισης ομιλίας γενικής χρήσης. Έχει σχεδιαστεί για να μεταγράφει την προφορική γλώσσα σε κείμενο, καθιστώντας το ένα ανεκτίμητο εργαλείο για ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών, συμπεριλαμβανομένων των υπηρεσιών μεταγραφής, των βοηθών φωνής και άλλων.
• 
  Δυνατότητες πολλαπλών εργασιών
  
  : Ένα από τα ξεχωριστά χαρακτηριστικά του Whisper v3 είναι οι δυνατότητες πολλαπλών εργασιών του. Μπορεί να εκτελέσει μια ποικιλία εργασιών που σχετίζονται με την ομιλία, οι οποίες περιλαμβάνουν:
  • 
    Πολυγλωσσική αναγνώριση ομιλίας
    
    : Το Whisper v3 μπορεί να αναγνωρίσει την ομιλία σε πολλές γλώσσες, καθιστώντας το κατάλληλο για διαφορετικά γλωσσικά πλαίσια.
  • 
    
    Μετάφραση
    
    λόγου
    
    : Μπορεί όχι μόνο να μεταγράψει την ομιλία αλλά και να τη μεταφράσει σε διαφορετικές γλώσσες.
  • 
    Γλωσσική ταύτιση
    
    : Το μοντέλο έχει τη δυνατότητα να αναγνωρίζει τη γλώσσα που ομιλείται στον παρεχόμενο ήχο.
  • 
    Ανίχνευση φωνητικής δραστηριότητας
    
    : Το Whisper v3 μπορεί να καθορίσει πότε υπάρχει ομιλία σε δεδομένα ήχου, καθιστώντας το χρήσιμο για εφαρμογές όπως η ανίχνευση φωνητικών εντολών σε βοηθούς φωνής.

Το Whisper v3 είναι χτισμένο σε ένα υπερσύγχρονο μοντέλο ακολουθίας σε ακολουθία Transformer. Σε αυτό το μοντέλο, μια ακολουθία διακριτικών που αντιπροσωπεύουν τα δεδομένα ήχου υποβάλλεται σε επεξ

εργασία

και αποκωδικοποιείται για να παραχθεί η επιθυμητή έξοδος. Αυτή η αρχιτεκτονική επιτρέπει στο Whisper v3 να αντικαταστήσει πολλά στάδια μιας παραδοσιακής διοχέτευσης επεξεργασίας ομιλίας, απλοποιώντας τη συνολική διαδικασία.

Για την εκτέλεση διαφόρων εργασιών, το v3 χρησιμοποιεί ειδικά διακριτικά που χρησιμεύουν ως προσδιοριστές εργασιών ή στόχοι ταξινόμησης. Αυτά τα διακριτικά καθοδηγούν το μοντέλο στην κατανόηση της συγκεκριμένης εργασίας που πρέπει να εκτελέσει.

---

Σύνοψη OpenAI Dev Day: Το ChatGPT θα ενσωματωθεί περαιτέρω στην καθημερινή ζωή

---

Διαθέσιμα μοντέλα και γλώσσες

Το Whisper v3 προσφέρει μια σειρά μεγεθών μοντέλων, με τέσσερα από αυτά να έχουν εκδόσεις μόνο στα αγγλικά. Αυτά τα μοντέλα διαφέρουν ως προς την αντιστάθμιση ταχύτητας και ακρίβειας. Τα διαθέσιμα μοντέλα και οι κατά προσέγγιση απαιτήσεις μνήμης και οι σχετικές ταχύτητες συμπερασμάτων σε σύγκριση με το μεγάλο μοντέλο είναι οι εξής:

• 
  Μικροσκοπικός
  
  : 39 εκατομμύρια παράμετροι, ~32 φορές ταχύτερα από το μεγάλο μοντέλο και απαιτεί περίπου 1 GB VRAM.
• 
  Βάση
  
  : 74 εκατομμύρια παράμετροι, ~16 φορές πιο γρήγορα, και επίσης απαιτεί περίπου 1 GB VRAM.
• 
  Μικρό
  
  : 244 εκατομμύρια παραμέτρους, ~ 6 φορές ταχύτερη και χρειάζεται περίπου 2 GB VRAM.
• 
  Μεσαίο
  
  : 769 εκατομμύρια παράμετροι, ~ 2 φορές πιο γρήγορα και απαιτούνται περίπου 5 GB VRAM.
• 
  Μεγάλο
  
  : 1550 εκατομμύρια παράμετροι, που χρησιμεύουν ως βασική γραμμή και χρειάζονται περίπου 10 GB VRAM.

Τα μοντέλα μόνο στα αγγλικά, ιδιαίτερα το

tiny.en

και

base.en

εκδόσεις, τείνουν να αποδίδουν καλύτερα, με τη διαφορά να γίνεται λιγότερο σημαντική καθώς προχωράτε στο

small.en

και

medium.en

μοντέλα.

Η απόδοση του Whisper v3 μπορεί να ποικίλλει σημαντικά ανάλογα με τη γλώσσα που μεταγράφεται ή μεταφράζεται. Τα ποσοστά σφαλμάτων του Word (WERs) και τα ποσοστά σφαλμάτων χαρακτήρων (CER) χρησιμοποιούνται για την αξιολόγηση της απόδοσης σε διαφορετικά σύνολα δεδομένων. Η απόδοση του μοντέλου περιγράφεται λεπτομερώς στα στοιχεία και τις μετρήσεις που παρέχονται, προσφέροντας πληροφορίες για το πόσο καλά χειρίζεται διάφορες γλώσσες και εργασίες.

Πώς να χρησιμοποιήσετε το Whisper v3

Για να χρησιμοποιήσετε αποτελεσματικά το Whisper v3, είναι σημαντικό να ρυθμίσετε το απαραίτητο περιβάλλον. Το μοντέλο αναπτύχθηκε χρησιμοποιώντας Python 3.9.9 και PyTorch 1.10.1. Ωστόσο, αναμένεται να είναι συμβατό με μια σειρά εκδόσεων Python, από 3.8 έως 3.11, καθώς και με πρόσφατες εκδόσεις PyTorch.

Επιπλέον, βασίζεται σε διάφορα πακέτα Python, συμπεριλαμβανομένου του tiktoken του OpenAI για αποτελεσματικό tokenization. Η εγκατάσταση του Whisper v3 μπορεί να γίνει χρησιμοποιώντας τις παρεχόμενες εντολές pip. Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι η ρύθμιση του μοντέλου απαιτεί επίσης την εγκατάσταση

ffmpeg

, ένα εργαλείο γραμμής εντολών που χρησιμοποιείται για την επεξεργασία ήχου. Ανάλογα με το λειτουργικό σύστημα, μπορούν να χρησιμοποιηθούν διάφοροι διαχειριστές πακέτων για την εγκατάστασή του.

Για πιο αναλυτικές πληροφορίες, κάντε κλικ

εδώ

.

συμπέρασμα

Το Whisper v3 είναι ένα ευέλικτο μοντέλο αναγνώρισης ομιλίας από την OpenAI. Προσφέρει πολυγλωσσική αναγνώριση ομιλίας, μετάφραση, αναγνώριση γλώσσας και ανίχνευση φωνητικής δραστηριότητας. Χτισμένο σε μοντέλο Transformer, απλοποιεί την επεξεργασία ήχου. Το Whisper v3 είναι συμβατό με διάφορες εκδόσεις Python, έχει διαφορετικά μεγέθη μοντέλων και είναι προσβάσιμο μέσω της γραμμής εντολών και των διεπαφών Python. Κυκλοφόρησε υπό την άδεια MIT, ενθαρρύνει την καινοτομία και δίνει τη δυνατότητα στους χρήστες να αντλούν γνώσεις από την προφορική γλώσσα, υπερβαίνοντας τα γλωσσικά εμπόδια.

Πίστωση επιλεγμένης εικόνας:

Andrew Neel/Pexels