openai/whisper 语音识别模型
openai/whisper 是一款通用的语音识别模型，在大量多样化音频数据集上进行训练。它不仅是语音识别工具，还是一个多任务模型，能够进行多语言语音识别、语音翻译和语言识别等任务。
该模型采用 Transformer 序列到序列模型，在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各种语音处理任务上进行训练。这些任务被共同表示为解码器要预测的令牌序列，使得单个模型可以替代传统语音处理流程的多个阶段。多任务训练格式使用一组特殊令牌作为任务说明符或分类目标。
在设置方面，使用 Python 3.9.9 和 PyTorch 1.10.1 进行训练和测试，但代码库预计与 Python 3.8 - 3.11 和近期的 PyTorch 版本兼容。代码库还依赖一些 Python 包，特别是 OpenAI 的 tiktoken 以实现其快速令牌器功能。
该模型有六种模型大小，其中四种有英语专用版本，提供了速度和准确性的权衡。不同模型的性能因语言而异，例如在英语专用应用中，.en 模型往往表现更好，但对于某些模型，这种差异会变得不太显著。
在命令行使用方面，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进行转录操作。
总的来说，openai/whisper 是一款功能强大的语音识别模型，为语音处理提供了多种可能性。
