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python 使用Whisper模型进行语音翻译

目录

一、Whisper 是什么?

二、Whisper 的基本命令行用法

三、代码实践

四、是否保留Token标记

五、翻译长度问题

六、性能分析


一、Whisper 是什么?

Whisper 是由 OpenAI 开源的一个自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)系统。它的主要特点是:

  • 多语言支持:它本身就能识别几十种语言,包括中文。
  • 多尺寸预训练模型:官方提供了 5 个不同大小的模型(tiny, base, small, medium, large),它们的体量和识别效果不同,可以根据硬件资源和需求来选择。
  • 端到端(End-to-End):基于 Transformer 架构,直接从音频特征(mel spectrogram)进行处理,无需繁琐的特征工程。

通常,你可以直接将 Whisper 当作一个“现成的”ASR 工具,用来把音频文件转成文本。如果想针对某些特定口音、方言或专业领域进

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