Tutoriel OpenAI Whisper : Maîtriser la Reconnaissance Vocale

Présentation de Whisper : le système de reconnaissance vocale révolutionnaire d'OpenAI

Whisper se dresse comme la solution de reconnaissance vocale à la pointe de la technologie d'OpenAI, minutieusement affinée avec 680 000 heures de données multilingues et multitâches provenant du web. Ce jeu de données robuste et polyvalent cultive une résilience exceptionnelle aux accents, au bruit ambiant et à la terminologie technique. De plus, il prend en charge la transcription fluide dans diverses langues et la traduction en anglais. OpenAI dévoile gracieusement des modèles et du code, ouvrant la voie aux développeurs ingénieux pour construire des applications précieuses qui exploitent le potentiel remarquable de la reconnaissance vocale.

Comment utiliser Whisper

Le modèle Whisper est disponible sur GitHub. Vous pouvez facilement le télécharger avec la commande suivante directement dans le Jupyter Notebook :

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

Whisper nécessite que ffmpeg soit installé sur votre machine actuelle pour fonctionner correctement. Vous l'avez peut-être déjà installé, mais il est probable que vous deviez d'abord installer ce programme. OpenAI mentionne plusieurs manières d'installer ce paquet, mais nous allons utiliser le gestionnaire de paquets Scoop. Voici un bref tutoriel sur comment le faire manuellement.

Installation manuelle de ffmpeg

Dans le Jupyter Notebook, installez ffmpeg avec la commande suivante :

!scoop install ffmpeg

Après l'installation, un redémarrage est requis si vous utilisez votre machine locale.

Importation des bibliothèques nécessaires

Ensuite, importez toutes les bibliothèques nécessaires :

import whisper

Utiliser un GPU est la méthode privilégiée pour utiliser Whisper. Vous pouvez vérifier si vous avez un GPU disponible sur votre machine locale en exécutant les commandes suivantes :

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

La première ligne renvoie False si un GPU Nvidia compatible CUDA n'est pas disponible et True s'il est disponible. La deuxième ligne de code définit le modèle pour privilégier le GPU chaque fois qu'il est disponible.

Chargement du modèle Whisper

Chargez le modèle Whisper avec la commande suivante :

model = whisper.load_model("base")

Veuillez noter qu'il existe plusieurs modèles disponibles. Vous pouvez tous les trouver ici. Chaque modèle a des compromis entre précision et vitesse (calcul nécessaire), mais nous allons utiliser le modèle 'base' pour ce tutoriel.

Transcription des fichiers audio

Ensuite, vous devez charger votre fichier audio que vous souhaitez transcrire. Utilisez la fonction detect_language pour détecter la langue de votre fichier audio :

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

Pour transcrire les 30 premières secondes de l'audio, utilisez les DecodingOptions et la commande decode :

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

Pour transcrire l'intégralité du fichier audio, il vous suffit d'exécuter :

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

Cela affichera l'intégralité du fichier audio transcrit après l'exécution. Vous pouvez trouver le code complet sous la forme d'un Jupyter Notebook ici.

Exploiter Whisper pour des applications créatives

Maintenant, c'est à vous de créer votre propre application Whisper. Soyez créatif et amusez-vous ! Pensez aux différentes manières dont cette technologie peut être utilisée, que ce soit dans l'éducation, l'accessibilité ou l'amélioration des expériences utilisateurs. La meilleure approche consiste à identifier un problème qui vous entoure et à concevoir une solution avec les capacités de Whisper. Peut-être que lors de nos prochains Hackathons IA, vous pourrez collaborer et innover !

Conclusion

Whisper est prêt à révolutionner le domaine de la reconnaissance vocale avec ses capacités robustes et son modèle convivial. En comprenant comment l'utiliser, les développeurs et les passionnés peuvent créer des applications qui rendent la communication plus efficace, accessible et engageante. Plongez, expérimentez et tirez le meilleur parti de cette technologie révolutionnaire !