openai/whisper 是一款强大的通用语音识别模型，在语音处理领域具有重要意义。该模型训练于大量多样化的音频数据集，不仅能够进行多语言语音识别，还能实现语音翻译和语言识别等多种功能，是一个多任务模型。
其采用了 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。这些任务被共同表示为解码器要预测的令牌序列，使得单个模型能够替代传统语音处理流程中的多个阶段。通过使用一组特殊令牌作为任务说明符或分类目标，实现了多任务训练格式。
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 以实现快速令牌化器。安装该模型可以通过执行特定的命令来完成，同时需要系统上安装命令行工具 ffmpeg，并且在某些情况下可能还需要安装 rust 并配置 PATH 环境变量。
该模型有六种尺寸，其中四种有英语专用版本，在速度和准确性之间提供了权衡。模型的性能因语言而异，通过 WER（词错误率）或 CER（字符错误率）对不同语言的性能进行了评估。
在命令行使用中，可以使用特定命令进行语音转录和翻译。在 Python 中，也可以通过导入相关模块并使用相应方法进行转录操作。
总的来说，openai/whisper 为语音处理提供了一种高效、多功能的解决方案。
