Tutorial de OpenAI Whisper: Dominando el Reconocimiento de Voz

Presentando Whisper: El Sistema de Reconocimiento de Voz Innovador de OpenAI

Whisper se erige como la solución de reconocimiento de voz de vanguardia de OpenAI, perfeccionada con 680,000 horas de datos multilingües y multitarea obtenidos de la web. Este robusto y versátil conjunto de datos cultiva una excepcional resistencia a los acentos, ruido ambiental y terminología técnica. Además, admite transcripción ininterrumpida en varios idiomas y traducción al inglés. OpenAI se complace en presentar modelos y códigos, allanando el camino para que ingeniosos desarrolladores construyan aplicaciones valiosas que aprovechen el notable potencial del reconocimiento de voz.

Cómo Usar Whisper

El modelo Whisper está disponible en GitHub. Puedes descargarlo fácilmente con el siguiente comando directamente en el Jupyter Notebook:

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

Whisper requiere ffmpeg instalado en tu máquina actual para funcionar correctamente. Es posible que ya lo tengas instalado, pero es probable que necesites instalar este programa primero. OpenAI se refiere a múltiples formas de instalar este paquete, pero nosotros utilizaremos el gestor de paquetes Scoop. Aquí hay un breve tutorial sobre cómo hacerlo manualmente.

Instalando ffmpeg Manualmente

En el Jupyter Notebook, instala ffmpeg con el siguiente comando:

!scoop install ffmpeg

Después de la instalación, se requiere un reinicio si estás utilizando tu máquina local.

Importando Bibliotecas Necesarias

A continuación, importa todas las bibliotecas necesarias:

import whisper

Usar un GPU es la forma preferida de usar Whisper. Puedes verificar si tienes un GPU disponible en tu máquina local ejecutando los siguientes comandos:

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

La primera línea devuelve False si no hay un GPU Nvidia compatible con CUDA disponible y True si está disponible. La segunda línea de código establece el modelo para que prefiera el GPU siempre que esté disponible.

Cargando el Modelo Whisper

Carga el modelo Whisper con el siguiente comando:

model = whisper.load_model("base")

Ten en cuenta que hay múltiples modelos disponibles. Puedes encontrar todos ellos aquí. Cada modelo tiene compensaciones entre precisión y velocidad (cómputo necesario), pero usaremos el modelo 'base' para este tutorial.

Transcribiendo Archivos de Audio

A continuación, necesitas cargar tu archivo de audio que deseas transcribir. Usa la función detect_language para detectar el idioma de tu archivo de audio:

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

Para transcribir los primeros 30 segundos del audio, utiliza DecodingOptions y el comando decode:

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

Para transcribir todo el archivo de audio, simplemente ejecuta:

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

Esto imprimirá todo el archivo de audio transcrito después de que la ejecución haya finalizado. Puedes encontrar el código completo como un Jupyter Notebook aquí.

Aprovechando Whisper para Aplicaciones Creativas

Ahora depende de ti crear tu propia aplicación Whisper. ¡Sé creativo y diviértete! Piensa en las diversas formas en que se puede utilizar esta tecnología, ya sea en educación, accesibilidad o experiencias de usuario mejoradas. El mejor enfoque es identificar un problema a tu alrededor y elaborar una solución con las capacidades de Whisper. Quizás durante nuestros próximos Hackatones de IA, ¡puedas colaborar e innovar!

Conclusión

Whisper está preparado para revolucionar el campo del reconocimiento de voz con sus robustas capacidades y modelo fácil de usar. Al comprender cómo usarlo, tanto desarrolladores como entusiastas pueden crear aplicaciones que hagan la comunicación más efectiva, accesible y atractiva. ¡Adelante, experimenta y aprovecha al máximo esta tecnología innovadora!