ويسبر

فهم OpenAI Whisper

هل Whisper نموذج أم نظام؟

يمكن اعتبار OpenAI Whisper نموذجًا ونظامًا في آن واحد حسب السياق.

• كـ نموذج، يتكون Whisper من معماريات شبكات عصبية مصممة خصيصًا لمهام التعرف على الكلام. يحتوي على عدة نماذج بأحجام مختلفة، تتراوح من 39 مليون إلى 1.55 مليار معامل. النماذج الأكبر تقدم دقة أعلى ولكنها تتطلب موارد حسابية أكثر.
• كـ نظام، يشمل Whisper ليس فقط بنية النموذج، بل البنية التحتية والعمليات المحيطة به. يتضمن ذلك بيانات التدريب، طرق المعالجة المسبقة، ودمج المهام المختلفة التي يستطيع تنفيذها مثل تحديد اللغة والترجمة.

القدرات الأساسية لـ Whisper

الوظيفة الأساسية لـ Whisper هي نسخ الكلام إلى نص. يتميز بـ:

• التعرف على الكلام متعدد اللغات: يدعم 99 لغة، ما يجعله أداة قوية للتطبيقات العالمية.
• ترجمة الكلام: قادر على ترجمة الكلام من أي لغة مدعومة إلى نص إنجليزي.
• تحديد اللغة: يكتشف اللغة المنطوقة تلقائيًا دون تحديد مسبق.
• المرونة في مواجهة اللهجات والضوضاء: تم تدريبه على بيانات متنوعة ليتعامل مع اللهجات والبيئات الصاخبة بكفاءة.

كيف يعمل OpenAI Whisper؟

بنية المحول (Transformer)

في قلب Whisper توجد بنية المحول، وتحديدًا نموذج مشفر-فك تشفير. المحولات هي شبكات عصبية تتفوق في معالجة البيانات التسلسلية وفهم السياق عبر سلاسل طويلة. وقد أُدخلت في ورقة “Attention is All You Need” عام 2017 وأصبحت أساسية في العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية.

عملية Whisper تتضمن:

1. المعالجة المسبقة للصوت: يتم تقسيم الصوت المدخل إلى مقاطع مدتها 30 ثانية وتحويلها إلى طيف log-Mel، الذي يلتقط تردد وشدة الإشارات الصوتية عبر الزمن.
2. المشفر (Encoder): يعالج طيف الصوت ليولد تمثيلًا عدديًا للصوت.
3. فك التشفير (Decoder): يستخدم نموذج لغوي للتنبؤ بتسلسل رموز النص (كلمات أو أجزاء كلمات) المطابقة للصوت المدخل.
4. استخدام الرموز الخاصة: يتم تضمين رموز خاصة لمعالجة مهام مثل تحديد اللغة، الطوابع الزمنية، وتوجيهات المهام (مثل النسخ أو الترجمة).

التدريب على بيانات متعددة اللغات والمهام

تم تدريب Whisper على مجموعة ضخمة من 680,000 ساعة من البيانات الخاضعة للإشراف التي جُمعت من الإنترنت. يشمل ذلك:

• بيانات متعددة اللغات: حوالي 117,000 ساعة من البيانات بـ99 لغة مختلفة، ما يعزز قدرة النموذج على التعميم عبر اللغات.
• ظروف صوتية متنوعة: تتضمن مجموعة البيانات أصواتًا من مجالات وبيئات متعددة، لضمان المرونة مع اللهجات، اللهجات المحلية، والضوضاء الخلفية.
• التعلم متعدد المهام: من خلال التدريب على عدة مهام في نفس الوقت (النسخ، الترجمة، تحديد اللغة)، يتعلم Whisper تمثيلات مشتركة تُحسن الأداء العام.

التطبيقات وحالات الاستخدام

خدمات النسخ

• الاجتماعات الافتراضية وتسجيل الملاحظات: أتمتة النسخ في المنصات التي تخدم الصوت العام وقطاعات مثل التعليم، الصحة، الصحافة، والخدمات القانونية.
• إنشاء المحتوى: توليد نصوص للبودكاست، الفيديوهات، والبث المباشر لتحسين الإتاحة وتوفير مراجع نصية.

ترجمة اللغات

• التواصل العالمي: ترجمة الكلام من لغة إلى نص إنجليزي، لتسهيل التواصل بين اللغات.
• أدوات تعلم اللغات: مساعدة المتعلمين في فهم النطق والمعنى بلغات مختلفة.

الأتمتة الذكية وروبوتات الدردشة

• روبوتات الدردشة الصوتية: دمج Whisper في روبوتات الدردشة للسماح بالتفاعل الصوتي، مما يعزز تجربة المستخدم.
• المساعدات الذكية: تطوير مساعدين يمكنهم فهم ومعالجة الأوامر المنطوقة بعدة لغات.

تحسين الإتاحة

• الترجمة المصاحبة المغلقة: توليد ترجمات للفيديوهات لمساعدة ذوي الإعاقة السمعية.
• التقنيات المساعدة: تمكين الأجهزة من نسخ وترجمة الكلام للمستخدمين الذين يحتاجون لدعم لغوي.

مراكز الاتصال ودعم العملاء

• النسخ في الوقت الفعلي: تزويد الوكلاء بنصوص مباشرة للمكالمات لتحسين الخدمة.
• تحليل المشاعر: تحليل النص المنسوخ لقياس مشاعر العملاء وتحسين التفاعل.

مزايا OpenAI Whisper

دعم متعدد اللغات

بفضل تغطيته لـ99 لغة، يتميز Whisper بقدرته على التعامل مع مدخلات لغوية متنوعة. هذه الإمكانية تجعله مناسبًا للتطبيقات والخدمات العالمية.

دقة وموثوقية عالية

تم تدريبه على بيانات خاضعة للإشراف بشكل واسع، ليحقق معدلات دقة مرتفعة في مهام النسخ. ومرونته مع اللهجات والضوضاء تجعله موثوقًا في سيناريوهات العالم الحقيقي.

تعدد المهام

إضافةً للنسخ، يمكن لـ Whisper تنفيذ:

• تحديد اللغة: يتعرف على اللغة المنطوقة دون مدخلات مسبقة.
• ترجمة الكلام: يترجم الكلام من لغة إلى نص إنجليزي.
• توليد الطوابع الزمنية: يوفر طوابع زمنية على مستوى العبارات في النسخ.

التوفر مفتوح المصدر

بصفته برنامجًا مفتوح المصدر، يسمح Whisper للمطورين بـ:

• التخصيص والتعديل: ضبط النموذج لمهام أو مجالات محددة.
• الدمج في التطبيقات: تضمين Whisper في المنتجات والخدمات دون قيود ترخيص.
• المساهمة المجتمعية: تحسين النموذج ومشاركة التطويرات.

القيود والاعتبارات

متطلبات الحوسبة

• استهلاك الموارد: النماذج الأكبر تتطلب طاقة وذاكرة حسابية كبيرة (حتى 10 جيجابايت VRAM للنموذج الأكبر).
• وقت المعالجة: سرعة النسخ تختلف، حيث تعالج النماذج الأكبر بشكل أبطأ من الأصغر.

قابلية “الهلوسة”

• نسخ غير دقيق: قد ينتج Whisper أحيانًا نصًا لم يُنطق فعليًا، ويُعرف ذلك بالهلوسة، وهذا أمر شائع أكثر في بعض اللغات أو مع جودة صوت ضعيفة.

دعم محدود للغات غير الإنجليزية

• انحياز البيانات: جزء كبير من بيانات التدريب بالإنجليزية، مما قد يؤثر على الدقة في اللغات الأقل تمثيلًا.
• الحاجة للتعديل: قد يتطلب تحسين الأداء بلغات أو لهجات محددة تدريبًا إضافيًا.

قيود على المدخلات

• مدة الصوت: يعالج Whisper الصوت في مقاطع مدتها 30 ثانية، ما قد يصعب نسخ الصوت الأطول بشكل مستمر.
• حدود حجم الملفات: قد يكون للنموذج مفتوح المصدر قيود على أحجام وأنواع ملفات الصوت.

OpenAI Whisper في الأتمتة الذكية وروبوتات الدردشة

تعزيز تفاعل المستخدم

بدمج Whisper في روبوتات الدردشة والمساعدات الذكية، يمكن للمطورين تمكين:

• الأوامر الصوتية: السماح للمستخدمين بالتفاعل صوتيًا بدلًا من النص.
• دعم متعدد اللغات: تلبية احتياجات المستخدمين بلغات متعددة.
• تحسين الإتاحة: مساعدة أصحاب الإعاقة أو من لا يمكنهم استخدام طرق الإدخال التقليدية.

تسريع سير العمل

• نسخ تلقائي: تقليل الجهد اليدوي في تسجيل الملاحظات وحفظ السجلات.
• تحليل البيانات: تحويل المحتوى المنطوق إلى نص للتحليل والرصد واستخلاص النتائج.

أمثلة عملية

• بوتات الاجتماعات الافتراضية: أدوات تنضم للاجتماعات عبر الإنترنت لنسخ النقاشات في الوقت الفعلي.
• بوتات خدمة العملاء: أنظمة تفهم وتستجيب للطلبات المنطوقة، مما يحسن تجربة العملاء.
• منصات التعليم: تطبيقات تنسخ المحاضرات أو توفر ترجمات للطلاب.

بدائل OpenAI Whisper

البدائل مفتوحة المصدر

• Mozilla DeepSpeech: محرك ASR مفتوح المصدر يتيح تدريب نماذج مخصصة.
• Kaldi: عدة أدوات مستخدمة على نطاق واسع في الأبحاث والصناعة للتعرف على الكلام.
• Wav2vec: نظام من Meta AI لمعالجة الكلام بالتعلم الذاتي.

واجهات برمجة التطبيقات التجارية

• Google Cloud Speech-to-Text: يقدم خدمة التعرف على الكلام بدعم لغوي واسع.
• Microsoft Azure AI Speech: يوفر خدمات صوتية مع خيارات للتخصيص.
• AWS Transcribe: خدمة أمازون للتعرف على الكلام مع ميزات مثل المفردات المخصصة.

مزودون متخصصون

• Gladia: يقدم بنية Whisper هجينة ومحسنة مع إمكانيات إضافية.
• AssemblyAI: يوفر واجهات API لتحويل الكلام إلى نص مع ميزات مثل مراقبة المحتوى.
• Deepgram: يقدم نسخًا في الوقت الفعلي مع خيارات تدريب نموذج مخصص.

عوامل يجب مراعاتها عند اختيار Whisper

الدقة والسرعة

• المقايضات: النماذج الأكبر تقدم دقة أعلى لكنها أبطأ وتستهلك موارد أكثر.
• الاختبار: تقييم الأداء باستخدام بيانات واقعية ذات صلة بتطبيقك.

حجم الصوت

• قابلية التوسع: مراعاة متطلبات الأجهزة والبنية التحتية لمعالجة كميات كبيرة.
• المعالجة المجمعة: تنفيذ طرق لمعالجة مجموعات بيانات كبيرة بكفاءة.

الميزات المتقدمة

• وظائف إضافية: تقييم الحاجة لميزات مثل النسخ المباشر أو تمييز المتحدثين.
• التخصيص: تقدير الجهد المطلوب لإضافة ميزات إضافية.

دعم اللغات

• اللغات المستهدفة: التحقق من أداء النموذج في اللغات المهمة لتطبيقك.
• التعديل: الاستعداد لإمكانية الحاجة لتدريب إضافي للغات الأقل تمثيلًا.

الخبرة والموارد

• الخبرة التقنية: التأكد من أن فريقك يمتلك المهارات اللازمة لتنفيذ وتكييف النموذج.
• البنية التحتية: تقييم متطلبات الأجهزة وإمكانيات الاستضافة.

اعتبارات التكلفة

• مفتوح المصدر مقابل التجاري: الموازنة بين توفير التكلفة الأولية من الحلول مفتوحة المصدر والتكاليف طويلة الأمد في الصيانة والتوسع.
• إجمالي تكلفة الملكية: مراعاة الأجهزة، وقت التطوير، وتكاليف الدعم المستمر.

كيف يُستخدم Whisper في بايثون؟

تم تنفيذ Whisper كمكتبة بايثون، مما يتيح دمجها بسهولة في المشاريع المبنية على بايثون. لاستخدام Whisper في بايثون يجب إعداد البيئة المناسبة، وتثبيت الاعتمادات اللازمة، واستخدام دوال المكتبة لنسخ أو ترجمة الملفات الصوتية.

إعداد Whisper في بايثون

قبل استخدام Whisper، تحتاج إلى إعداد بيئة التطوير الخاصة بك بتثبيت بايثون، PyTorch، FFmpeg، ومكتبة Whisper نفسها.

المتطلبات الأساسية

• بايثون: يُنصح بالإصدار 3.8 حتى 3.11.
• PyTorch: إطار تعلم عميق ضروري لتشغيل نموذج Whisper.
• FFmpeg: أداة سطر أوامر للتعامل مع الملفات الصوتية والفيديو.
• مكتبة Whisper: الحزمة البرمجية الخاصة بـ OpenAI.

الخطوة 1: تثبيت بايثون وPyTorch

إذا لم يكن لديك بايثون مثبتًا، حمله من الموقع الرسمي. لتثبيت PyTorch، استخدم pip:

pip install torch

بدلاً من ذلك، يمكنك زيارة موقع PyTorch للحصول على تعليمات التثبيت حسب نظام التشغيل وإصدار بايثون.

الخطوة 2: تثبيت FFmpeg

يحتاج Whisper إلى FFmpeg لمعالجة الملفات الصوتية. ثبّت FFmpeg باستخدام مدير الحزم المناسب لنظام التشغيل.

أوبونتو/ديبيان:

sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

ماك (مع Homebrew):

brew install ffmpeg

ويندوز (مع Chocolatey):

choco install ffmpeg

الخطوة 3: تثبيت مكتبة Whisper

ثبت حزمة Whisper لبايثون باستخدام pip:

pip install -U openai-whisper

لتثبيت أحدث إصدار مباشرة من مستودع GitHub:

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

ملاحظة لمستخدمي ويندوز

تأكد من تفعيل وضع المطور:

1. اذهب إلى الإعدادات.
2. انتقل إلى الخصوصية والأمان > للمطورين.
3. فعّل وضع المطور.

النماذج المتاحة والمواصفات

يوفر Whisper عدة نماذج تختلف في الحجم والقدرات. تتراوح النماذج من tiny إلى large، كل منها يوازن بين السرعة والدقة بشكل مختلف.

اختيار النموذج المناسب

• النماذج الإنجليزية فقط (.en): محسنة لنسخ الصوت الإنجليزي وتقدم أداءً أفضل للإنجليزية.
• النماذج متعددة اللغات: قادرة على نسخ عدة لغات، مناسبة للتطبيقات العالمية.
• حجم النموذج: النماذج الأكبر تعطي دقة أعلى لكنها تتطلب موارد أكثر. اختر النموذج المناسب لقدرات جهازك ومتطلبات الأداء.

استخدام Whisper في بايثون

بعد إعداد البيئة وتثبيت المكونات اللازمة، يمكنك البدء في استخدام Whisper في مشاريعك بايثون.

استيراد المكتبة وتحميل نموذج

ابدأ باستيراد مكتبة Whisper وتحميل النموذج المطلوب:

import whisper

# تحميل النموذج المطلوب
model = whisper.load_model("base")

استبدل "base" باسم النموذج الذي يناسب تطبيقك.

نسخ الملفات الصوتية

يوفر Whisper دالة transcribe مباشرة لتحويل الملفات الصوتية إلى نص.

مثال: نسخ ملف صوتي باللغة الإنجليزية

# نسخ الملف الصوتي
result = model.transcribe("path/to/english_audio.mp3")

# طباعة النص المنسوخ
print(result["text"])

شرح

• model.transcribe(): يعالج الملف الصوتي ويُخرج قاموسًا يحتوي على النسخ ومعلومات أخرى.
• result["text"]: يحصل على النص المنسوخ من النتيجة.

ترجمة الصوت إلى الإنجليزية

يمكن لـ Whisper ترجمة الصوت من لغات مختلفة إلى الإنجليزية.

مثال: ترجمة صوت إسباني إلى الإنجليزية

# نسخ وترجمة الصوت الإسباني إلى الإنجليزية
result = model.transcribe("path/to/spanish_audio.mp3", task="translate")

# طباعة النص المترجم
print(result["text"])

شرح

• task="translate": يوجه النموذج لترجمة الصوت إلى الإنجليزية بدلاً من نسخه كما هو.

تحديد اللغة

رغم أن Whisper يمكنه اكتشاف اللغة تلقائيًا، إلا أن تحديدها يدويًا قد يُحسن الدقة والسرعة.

مثال: نسخ صوت فرنسي

# نسخ صوت فرنسي مع تحديد اللغة
result = model.transcribe("path/to/french_audio.wav", language="fr")

# طباعة النص المنسوخ
print(result["text"])

اكتشاف لغة الصوت

يمكن لـ Whisper تحديد اللغة المنطوقة في ملف صوتي باستخدام دالة detect_language.

مثال: اكتشاف اللغة

# تحميل ومعالجة الصوت
audio = whisper.load_audio("path/to/unknown_language_audio.mp3")
audio = whisper.pad_or_trim(audio)

# تحويله إلى طيف log-Mel
mel = whisper.log_mel_spectrogram(audio).to(model.device)

# اكتشاف اللغة
_, probs = model.detect_language(mel)
language = max(probs, key=probs.get)

print(f"Detected language: {language}")

شرح

• whisper.load_audio(): تحميل الملف الصوتي.
• whisper.pad_or_trim(): ضبط طول الصوت ليناسب متطلبات النموذج.
• whisper.log_mel_spectrogram(): تحويل الصوت إلى طيف log-Mel المناسب للنموذج.
• model.detect_language(): يُرجع احتمالات لكل لغة ويحدد اللغة الأكثر ترجيحًا.

الاستخدام المتقدم والتخصيص

للحصول على تحكم أكبر في عملية النسخ، يمكنك استخدام دوال منخفضة المستوى وتخصيص خيارات فك الشيفرة.

استخدام دالة decode

تتيح دالة decode تحديد خيارات مثل اللغة، نوع المهمة، وما إذا كنت تريد تضمين الطوابع الزمنية.

مثال: خيارات فك شيفرة مخصصة

# تعيين خيارات فك الشيفرة
options = whisper.DecodingOptions(language="de", without_timestamps=True)

# فك الشيفرة للصوت
result = whisper.decode(model, mel, options)

# طباعة النص المعترف عليه
print(result.text)

معالجة الصوت المباشر

يمكنك دمج Whisper لنسخ الصوت المباشر من الميكروفون.

مثال: نسخ مدخل ميكروفون مباشر

import whisper
import sounddevice as sd

# تحميل النموذج
model = whisper.load_model("base")

# تسجيل الصوت من الميكروفون
duration = 5  # ثوانٍ
fs = 16000  # معدل العينة
print("Recording...")
audio = sd.rec(int(duration * fs), samplerate=fs, channels=1, dtype='float32')
sd.wait