一、前言
** **语音转文本技术具有重要价值。它能提高信息记录和处理的效率,使人们可以快速将语音内容转换为可编辑、可存储的文本形式,方便后续查阅和分析。在教育领域,可帮助学生更好地记录课堂重点;在办公场景中,能简化会议记录工作。同时,该技术也为残障人士提供了便利,让他们能更方便地与外界交流。此外,对于媒体行业、客服行业等都有着广泛的应用,极大地提升了工作流程和服务质量。
本文将介绍OpenAI开源的*Whisper*语音识别模型。这个模型可以帮助用户将*语音转换成文本*,为用户提供方便实用的语音转文字服务。同时,还会讲解在实际使用过程中,可能遇到的各种问题和挑战。
二、术语介绍
**2.1. **语音转文本
也称为语音识别或自动语音识别 (ASR)是一种将语音音频转换为文字的技术。它利用计算机程序和算法来监听语音输入,并将其转换为可读的文字输出。
**2.2. **Whisper
Whisper is a pre-trained model for automatic speech recognition (ASR) and speech translation. Trained on 680k hours of labelled data, Whisper models demonstrate a strong ability to generalise to many datasets and domains without the need for fine-tuning.
**2.3. **whisper-large-v3
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