Whisper是一个通用的语音识别模型，它使用了大量的多语言和多任务的监督数据来训练，能够在英语语音识别上达到接近人类水平的鲁棒性和准确性1。Whisper还可以进行多语言语音识别、语音翻译和语言识别等任务2。Whisper的架构是一个简单的端到端方法，采用了编码器-解码器的Transformer模型，将输入的音频转换为对应的文本序列，并根据特殊的标记来指定不同的任务2。

要使用Whisper模型，您需要安装Python 3.8-3.10和PyTorch 1.10.1或更高版本，以及一些其他的Python包，如HuggingFace Transformers和ffmpeg-python2。您还需要在您的系统上安装ffmpeg命令行工具2。您可以使用pip命令来安装或更新Whisper包，如下所示：

pip install -U openai-whisper

安装完成后，您可以使用edge_tts.Communicate类来创建一个Whisper对象，并调用其transcribe方法来对音频文件进行语音识别3。例如，以下代码可以对一个英语音频文件进行语音识别，并打印出结果：

import edge_tts tts = edge_tts.Communicate() result = tts.transcribe(‘english_audio.wav’) print(result)

如果您想对其他语言的音频文件进行语音识别或翻译，您可以在创建Whisper对象时指定language参数，如下所示：

tts = edge_tts.Communicate(language=‘zh-CN’) # for Chinese speech recognition tts = edge_tts.Communicate(language=‘zh-CN-en’) # for Chinese to English speech translation

更多关于Whisper模型和使用方法的细节，请参考以下链接：

Blog

Paper

Model card

Code

Colab example

 

参考文章

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