OpenAI Whisper Tutorial: Sprach­erkennung meistern

Einführung von Whisper: Das bahnbrechende Spracherkennungssystem von OpenAI

Whisper steht als fortschrittliche Spracherkennungslösung von OpenAI im Vordergrund, die mit 680.000 Stunden webbasierter, mehrsprachiger und multitaskfähiger Daten sorgfältig verfeinert wurde. Dieses robuste und vielseitige Dataset zeigt eine außergewöhnliche Widerstandsfähigkeit gegenüber Akzenten, Umgebungsgeräuschen und Fachterminologie. Darüber hinaus unterstützt es nahtlose Transkription in verschiedenen Sprachen und Übersetzung ins Englische. OpenAI enthüllt großzügig Modelle und Codes, die den Weg für geniale Entwickler ebnen, wertvolle Anwendungen zu erstellen, die das bemerkenswerte Potenzial der Spracherkennung nutzen.

So verwenden Sie Whisper

Das Whisper-Modell ist auf GitHub verfügbar. Sie können es ganz einfach mit dem folgenden Befehl direkt im Jupyter Notebook herunterladen:

!pip install git+https://github.com/openai/whisper.git

Whisper erfordert, dass ffmpeg auf Ihrer aktuellen Maschine installiert ist, damit es korrekt funktioniert. Möglicherweise haben Sie es bereits installiert, aber es ist wahrscheinlich, dass Sie dieses Programm zuerst installieren müssen. OpenAI verweist auf mehrere Möglichkeiten, dieses Paket zu installieren, aber wir werden den Scoop-Paketmanager verwenden. Hier ist eine kurze Anleitung, wie Sie es manuell tun können.

Manuelle Installation von ffmpeg

Installieren Sie ffmpeg im Jupyter Notebook mit dem folgenden Befehl:

!scoop install ffmpeg

Nach der Installation ist ein Neustart erforderlich, wenn Sie Ihren lokalen Computer verwenden.

Notwendige Bibliotheken importieren

Importieren Sie anschließend alle notwendigen Bibliotheken:

import whisper

Die Verwendung einer GPU ist der bevorzugte Weg, um Whisper zu verwenden. Sie können überprüfen, ob Sie eine GPU auf Ihrem lokalen Computer verfügbar haben, indem Sie die folgenden Befehle ausführen:

import torch
print(torch.cuda.is_available())

Die erste Zeile gibt False zurück, wenn keine CUDA-kompatible Nvidia-GPU verfügbar ist, und True, wenn sie verfügbar ist. Die zweite Codezeile setzt das Modell so, dass es die GPU bevorzugt, wann immer sie verfügbar ist.

Das Whisper-Modell laden

Laden Sie das Whisper-Modell mit dem folgenden Befehl:

model = whisper.load_model("base")

Bitte beachten Sie, dass mehrere Modelle verfügbar sind. Sie finden alle hier hier. Jedes Modell hat Kompromisse zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit (benötigte Rechenleistung), aber wir werden das 'base'-Modell für dieses Tutorial verwenden.

Audio-Dateien transkribieren

Als nächstes müssen Sie Ihre Audiodatei laden, die Sie transkribieren möchten. Verwenden Sie die Funktion detect_language, um die Sprache Ihrer Audiodatei zu erkennen:

language = model.detect_language("your_audio_file.mp3")

Um die ersten 30 Sekunden des Audios zu transkribieren, verwenden Sie die DecodingOptions und den Befehl decode:

options = whisper.DecodingOptions(language=language)
result = model.decode(audio, options)
print(result.text)

Um die gesamte Audiodatei zu transkribieren, führen Sie einfach aus:

result_full = model.transcribe("your_audio_file.mp3")
print(result_full["text"])

Dies gibt die gesamte transkribierte Audiodatei aus, nachdem die Ausführung beendet ist. Den vollständigen Code finden Sie als Jupyter-Notebook hier.

Whisper für kreative Anwendungen nutzen

Jetzt sind Sie dran, Ihre eigene Whisper-Anwendung zu erstellen. Seien Sie kreativ und haben Sie Spaß! Denken Sie über die verschiedenen Möglichkeiten nach, wie diese Technologie genutzt werden kann, sei es in der Bildung, Barrierefreiheit oder verbesserten Benutzererlebnissen. Der beste Ansatz besteht darin, ein Problem in Ihrer Umgebung zu identifizieren und eine Lösung mit den Fähigkeiten von Whisper zu entwickeln. Vielleicht können Sie während unserer bevorstehenden AI Hackathons zusammenarbeiten und innovieren!

Fazit

Whisper wird das Gebiet der Spracherkennung mit seinen robusten Fähigkeiten und benutzerfreundlichen Modellen revolutionieren. Indem Entwickler und Enthusiasten verstehen, wie sie es nutzen können, können sie Anwendungen erstellen, die die Kommunikation effektiver, zugänglicher und ansprechender gestalten. Tauchen Sie ein, experimentieren Sie und nutzen Sie das Beste aus dieser bahnbrechenden Technologie!