openai/whisper：强大的语音识别模型
openai/whisper 是一款具有重要意义的通用语音识别模型。它在大量多样化的音频数据集上进行训练，具备多种强大的功能。
该模型采用了 Transformer 序列到序列模型，并在各种语音处理任务上进行训练，包括多语言语音识别、语音翻译、口语语言识别和语音活动检测等。通过将这些任务联合表示为解码器要预测的令牌序列，它能够替代传统语音处理流程中的多个阶段。
在设置方面，使用 Python 3.9.9 和 PyTorch 1.10.1 进行训练和测试，同时该代码库预计与 Python 3.8 - 3.11 以及近期的 PyTorch 版本兼容。此外，还依赖一些 Python 包，特别是 OpenAI 的 tiktoken 以实现快速的令牌化器实现。
openai/whisper 提供了六种模型大小，其中四种有英语专用版本，以实现速度和准确性的权衡。不同模型的性能在不同语言上会有很大差异，例如在 Common Voice 15 和 Fleurs 数据集上的评估结果就有所体现。
在命令行使用方面，用户可以使用特定命令进行语音转录和翻译。在 Python 中，也可以通过相应的代码实现转录功能。
总的来说，openai/whisper 是一款功能强大的语音识别模型，为语音处理领域提供了新的可能性和解决方案。
