Whisper

Co je OpenAI Whisper

Je Whisper model nebo systém?

OpenAI Whisper lze považovat jak za model, tak za systém, podle kontextu.

• Jako model zahrnuje Whisper neuronové sítě speciálně navržené pro úlohy ASR. Obsahuje několik modelů různých velikostí, od 39 milionů do 1,55 miliardy parametrů. Větší modely poskytují vyšší přesnost, ale vyžadují více výpočetních prostředků.
• Jako systém zahrnuje Whisper nejen architekturu modelu, ale i celou infrastrukturu a procesy kolem něj. To zahrnuje trénovací data, metody předzpracování a integraci různých úloh, které dokáže vykonávat, jako je identifikace jazyka a překlad.

Hlavní schopnosti Whisperu

Hlavní funkcí Whisperu je přepis mluvené řeči do textového výstupu. Vyniká v:

• Vícejazyčné rozpoznávání řeči: Podporuje 99 jazyků, což z něj činí výkonný nástroj pro globální aplikace.
• Překlad řeči: Umí překládat řeč z libovolného podporovaného jazyka do anglického textu.
• Identifikace jazyka: Automaticky detekuje mluvený jazyk bez nutnosti předchozího určení.
• Odolnost vůči přízvukům a šumu pozadí: Díky tréninku na rozmanitých datech zvládá různé přízvuky i hlučné prostředí.

Jak OpenAI Whisper funguje?

Transformerová architektura

Základem Whisperu je transformerová architektura, konkrétně model enkodér-dekodér. Transformery jsou neuronové sítě, které vynikají ve zpracování sekvenčních dat a rozumí kontextu i na dlouhých sekvencích. Byly představeny v článku “Attention is All You Need” v roce 2017 a staly se základem mnoha NLP úloh.

Proces Whisperu zahrnuje:

1. Předzpracování zvuku: Vstupní zvuk se rozdělí na 30sekundové úseky a převede na log-Mel spektrogram, který zachycuje frekvenci a intenzitu zvuku v čase.
2. Enkodér: Zpracuje spektrogram a vytvoří číselnou reprezentaci zvuku.
3. Dekodér: Využívá jazykový model k předpovědi sekvence textových tokenů (slov nebo podslov), které odpovídají vstupnímu zvuku.
4. Použití speciálních tokenů: Zahrnuje speciální tokeny pro úlohy jako identifikace jazyka, časové značky a specifické instrukce (např. přepis nebo překlad).

Trénink na vícejazyčných multitask datech

Whisper byl trénován na obrovském datasetu 680 000 hodin supervizovaných dat získaných z webu. Ten obsahuje:

• Vícejazyčná data: Přibližně 117 000 hodin dat je v 99 různých jazycích, což modelu umožňuje dobře generalizovat napříč jazyky.
• Různé akustické podmínky: Dataset zahrnuje zvuk z různých domén a prostředí, což zaručuje robustnost vůči přízvukům, dialektům i šumu v pozadí.
• Multitask učení: Díky tréninku na více úlohách zároveň (přepis, překlad, identifikace jazyka) se Whisper naučí sdílené reprezentace, které zvyšují jeho celkový výkon.

Aplikace a příklady využití

Přepisovací služby

• Virtuální schůzky a pořizování poznámek: Automatizace přepisu na platformách pro obecný audio obsah i v odvětvích jako vzdělávání, zdravotnictví, žurnalistika či právní služby.
• Tvorba obsahu: Generování přepisů pro podcasty, videa a živé přenosy pro zvýšení přístupnosti a poskytování textových referencí.

Překlad řeči

• Globální komunikace: Překlad řeči v jednom jazyce do anglického textu usnadňuje komunikaci napříč jazyky.
• Nástroje pro výuku jazyků: Pomoc studentům s výslovností a porozuměním významu v různých jazycích.

AI automatizace a chatboti

• Hlasově ovládaní chatboti: Integrace Whisperu do chatbotů umožňuje hlasovou interakci a zlepšuje uživatelský zážitek.
• AI asistenti: Vývoj asistentů, kteří rozumí a zpracovávají mluvené příkazy v různých jazycích.

Zlepšení přístupnosti

• Titulkování videí: Generování titulků pro videoobsah pro osoby se sluchovým postižením.
• Asistivní technologie: Umožnění zařízením přepisovat a překládat řeč uživatelům, kteří potřebují jazykovou podporu.

Call centra a zákaznická podpora

• Přepis v reálném čase: Poskytování agentům přepisů zákaznických hovorů v reálném čase pro lepší služby.
• Analýza sentimentu: Analýza přepsaného textu pro zjištění nálady zákazníka a zlepšení interakce.

Výhody OpenAI Whisper

Vícejazyčná podpora

Díky pokrytí 99 jazyků vyniká Whisper schopností zvládat rozmanité jazykové vstupy. Tato vícejazyčná kapacita je vhodná pro globální aplikace a služby zaměřené na mezinárodní publikum.

Vysoká přesnost a robustnost

Díky rozsáhlým trénovacím datům dosahuje Whisper vysoké přesnosti v přepisovacích úlohách. Jeho robustnost vůči různým přízvukům, dialektům i šumu zajišťuje spolehlivost v reálných scénářích.

Všestrannost úloh

Kromě přepisu dokáže Whisper:

• Identifikace jazyka: Detekuje mluvený jazyk bez předchozího zadání.
• Překlad řeči: Překládá řeč z jednoho jazyka do angličtiny.
• Generování časových značek: Poskytuje časové značky na úrovni frází v přepisech.

Open-source dostupnost

Whisper je uvolněn jako open-source software, což umožňuje:

• Přizpůsobení a doladění: Úpravy modelu pro specifické úlohy nebo domény.
• Integrace do aplikací: Nasazení Whisperu do produktů a služeb bez licenčních omezení.
• Přispívání komunitě: Vylepšování modelu a sdílení inovací.

Omezení a úvahy

Výpočetní nároky

• Náročný na zdroje: Větší modely vyžadují výrazně více výpočetního výkonu a paměti (až 10 GB VRAM pro největší model).
• Doba zpracování: Rychlost přepisu se liší, větší modely jsou pomalejší než menší.

Náchylnost k halucinacím

• Nepřesné přepisy: Whisper může někdy vytvořit text, který nebyl řečen (tzv. halucinace). To se častěji stává u některých jazyků nebo při špatné kvalitě zvuku.

Omezená podpora neanglických jazyků

• Datová zaujatost: Významná část trénovacích dat je v angličtině, což může ovlivnit přesnost u méně zastoupených jazyků.
• Nutnost doladění: Pro zlepšení výkonu v konkrétních jazycích nebo dialektech může být potřeba další trénink.

Vstupní omezení

• Délka audia: Whisper zpracovává zvuk ve 30sekundových blocích, což může komplikovat přepis delšího souvislého zvuku.
• Omezení velikosti souborů: Open-source model může mít omezení na velikost a formát vstupních souborů.

OpenAI Whisper v AI automatizaci a chatbotech

Zlepšení uživatelské interakce

Integrací Whisperu do chatbotů a AI asistentů mohou vývojáři umožnit:

• Hlasové příkazy: Uživatelé mohou komunikovat hlasem místo textu.
• Vícejazyčnou podporu: Obsluha uživatelů, kteří preferují nebo potřebují různé jazyky.
• Zvýšenou přístupnost: Pomoc uživatelům se zdravotním omezením nebo těm, kteří nemohou používat tradiční vstupy.

Zefektivnění workflow

• Automatizovaný přepis: Snížení manuální práce při pořizování poznámek a vedení záznamů.
• Analýza dat: Převod mluveného obsahu na text pro analýzy, monitoring a přehledy.

Příklady v praxi

• Virtuální boti na schůzkách: Nástroje, které se připojují na online schůzky a přepisují diskuze v reálném čase.
• Boti zákaznických služeb: Systémy, které rozumí a reagují na mluvené požadavky, zlepšují zákaznický zážitek.
• Vzdělávací platformy: Aplikace, které přepisují přednášky nebo poskytují překlady studentům.

Alternativy k OpenAI Whisper

Open-source alternativy

• Mozilla DeepSpeech: Open-source ASR engine umožňující trénink vlastních modelů.
• Kaldi: Nástrojová sada široce využívaná v akademii i průmyslu pro rozpoznávání řeči.
• Wav2vec: Systém od Meta AI pro samořízené zpracování řeči.

Komerční API

• Google Cloud Speech-to-Text: Nabízí rozpoznávání řeči s rozsáhlou jazykovou podporou.
• Microsoft Azure AI Speech: Poskytuje řečové služby s možností přizpůsobení.
• AWS Transcribe: Amazoní služba rozpoznávání řeči s funkcemi jako vlastní slovník.

Specializovaní poskytovatelé

• Gladia: Nabízí hybridní a vylepšenou architekturu Whisper s dalšími funkcemi.
• AssemblyAI: Poskytuje API pro převod řeči na text s funkcemi jako moderace obsahu.
• Deepgram: Nabízí přepis v reálném čase s možností tréninku vlastních modelů.

Co zvážit při výběru Whisperu

Přesnost a rychlost

• Kompromisy: Větší modely nabízejí vyšší přesnost, ale potřebují více zdrojů a jsou pomalejší.
• Testování: Ověřte výkon na reálných datech relevantních pro vaši aplikaci.

Objem zvuku

• Škálovatelnost: Zvažte hardwarové a infrastrukturní požadavky pro zpracování velkých objemů.
• Dávkové zpracování: Implementujte metody pro efektivní práci s rozsáhlými daty.

Pokročilé funkce

• Další možnosti: Zvažte, zda potřebujete funkce jako živý přepis nebo diarizaci mluvčích.
• Přizpůsobení: Zvažte, jak náročné bude implementovat rozšířené funkce.

Jazyková podpora

• Cílové jazyky: Ověřte výkon modelu v jazycích, které jsou pro vaši aplikaci důležité.
• Doladění: Plánujte případné další trénování pro méně zastoupené jazyky.

Odbornost a zdroje

• Technická odbornost: Ujistěte se, že tým má potřebné znalosti pro implementaci a úpravy modelu.
• Infrastruktura: Zvažte požadavky na hardware a možnosti hostování.

Nákladové aspekty

• Open-source vs. komerční: Zvažte úsporu počátečních nákladů open-source versus dlouhodobé náklady na údržbu a škálování.
• Celkové náklady vlastnictví: Započítejte hardware, vývojový čas i průběžnou podporu.

Jak se Whisper používá v Pythonu?

Whisper je implementován jako Python knihovna, což umožňuje snadnou integraci do Python projektů. Použití Whisperu v Pythonu zahrnuje nastavení prostředí, instalaci potřebných závislostí a využití funkcí knihovny pro přepis nebo překlad audio souborů.

Nastavení Whisperu v Pythonu

Než začnete Whisper používat, připravte si vývojové prostředí instalací Pythonu, PyTorch, FFmpeg a samotné knihovny Whisper.

Požadavky

• Python: Doporučená verze 3.8 až 3.11.
• PyTorch: Framework pro hluboké učení potřebný ke spuštění modelu Whisper.
• FFmpeg: Nástroj pro práci se zvukovými a video soubory.
• Knihovna Whisper: Python balíček od OpenAI.

Krok 1: Instalace Pythonu a PyTorch

Pokud nemáte Python, stáhněte jej z oficiálních stránek. Pro instalaci PyTorch použijte pip:

pip install torch

Nebo navštivte stránky PyTorch pro konkrétní instrukce dle OS a verze Pythonu.

Krok 2: Instalace FFmpeg

Whisper ke zpracování audia vyžaduje FFmpeg. Instalujte jej vhodným balíčkovacím systémem pro váš operační systém.

Ubuntu/Debian:

sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

MacOS (Homebrew):

brew install ffmpeg

Windows (Chocolatey):

choco install ffmpeg

Krok 3: Instalace knihovny Whisper

Nainstalujte Whisper Python balíček pomocí pip:

pip install -U openai-whisper

Pro instalaci nejnovější verze přímo z GitHub repozitáře:

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

Poznámka pro uživatele Windows

Ujistěte se, že je zapnutý vývojářský režim:

1. Jděte do Nastavení.
2. Vyberte Ochrana osobních údajů a zabezpečení > Pro vývojáře.
3. Zapněte Režim pro vývojáře.

Dostupné modely a specifikace

Whisper nabízí několik modelů různých velikostí a schopností. Modely sahají od tiny až po large, přičemž každý má jiné kompromisy mezi rychlostí a přesností.

Výběr správného modelu

• Modely pouze pro angličtinu (.en): Optimalizované pro anglický přepis, vyšší přesnost u anglického audia.
• Vícejazyčné modely: Umí přepisovat více jazyků, vhodné pro globální aplikace.
• Velikost modelu: Větší modely poskytují vyšší přesnost, ale vyžadují více výpočetních zdrojů. Vyberte model dle vašeho hardwaru a požadavků na výkon.

Použití Whisperu v Pythonu

Po nastavení prostředí a instalaci komponent můžete začít Whisper využívat ve svých Python projektech.

Import knihovny a načtení modelu

Začněte importem knihovny Whisper a načtením modelu:

import whisper

# Načtěte požadovaný model
model = whisper.load_model("base")

Nahraďte "base" názvem modelu, který odpovídá vaší aplikaci.

Přepis audio souborů

Whisper nabízí jednoduchou funkci transcribe pro převod audio souborů na text.

Příklad: Přepis anglického audio souboru

# Přepis audio souboru
result = model.transcribe("path/to/english_audio.mp3")

# Výpis přepisu
print(result["text"])

Vysvětlení

• model.transcribe(): Zpracuje audio soubor a vrátí slovník obsahující přepis i další metadata.
• result["text"]: Vrátí samotný přepsaný text.

Překlad audia do angličtiny

Whisper zvládá překlad audia z různých jazyků do angličtiny.

Příklad: Překlad španělského audia do angličtiny

# Přepis a překlad španělského audia do angličtiny
result = model.transcribe("path/to/spanish_audio.mp3", task="translate")

# Výpis přeloženého textu
print(result["text"])

Vysvětlení

• task="translate": Zadává modelu, aby místo doslovného přepisu provedl překlad do angličtiny.

Upřesnění jazyka

Whisper zvládne jazyk detekovat automaticky, ale jeho zadání může zvýšit přesnost a rychlost.

Příklad: Přepis francouzského audia

# Přepis francouzského audia se specifikací jazyka
result = model.transcribe("path/to/french_audio.wav", language="fr")

# Výpis přepisu
print(result["text"])

Detekce jazyka v audionahrávce

Whisper umí identifikovat jazyk mluvený v audio souboru pomocí metody detect_language.

Příklad: Detekce jazyka

# Načtení a předzpracování audia
audio = whisper.load_audio("path/to/unknown_language_audio.mp3")
audio = whisper.pad_or_trim(audio)

# Převod na log-Mel spektrogram
mel = whisper.log_mel_spectrogram(audio).to(model.device)

# Detekce jazyka
_, probs = model.detect_language(mel)
language = max(probs, key=probs.get)

print(f"Detekovaný jazyk: {language}")

Vysvětlení

• whisper.load_audio(): Načte audio soubor.
• whisper.pad_or_trim(): Upraví délku audia pro vstupní požadavky modelu.
• whisper.log_mel_spectrogram(): Převádí audio do formátu očekávaného modelem.
• model.detect_language(): Vrací pravděpodobnosti pro každý jazyk a určí nejpravděpodobnější.

Pokročilé použití a přizpůsobení

Pro detailnější řízení přepisu lze využít nižší úrovně funkcí a přizpůsobit dekódovací volby.

Použití funkce decode

Funkce decode umožňuje specifikovat volby jako jazyk, úlohu nebo zda zahrnout časové značky.

Příklad: Vlastní dekódovací volby

# Nastavení dekódovacích voleb
options = whisper.DecodingOptions(language="de", without_timestamps=True)

# Dekódování audia
result = whisper.decode(model, mel, options)

# Výpis rozpoznaného textu
print(result.text)

Zpracování živého zvukového vstupu

Whisper lze integrovat pro přepis živého zvuku z mikrofonu.

Příklad: Přepis živého vstupu z mikrofonu

import whisper
import sounddevice as sd

# Načtení modelu
model = whisper.load_model("base")

# Nahrávání zvuku z mikrofonu
duration = 5  # sekundy
fs = 16000  # Vzorkovací frekvence
print("Nahrávám...")
audio = sd.rec(int(duration * fs), samplerate=fs, channels=1, dtype='float32')
sd.wait