Whisper

Pochopenie OpenAI Whisper

Je Whisper model alebo systém?

OpenAI Whisper možno považovať podľa kontextu za model aj systém.

• Ako model zahŕňa Whisper neurónové siete špeciálne navrhnuté pre ASR úlohy. Obsahuje niekoľko modelov rôznej veľkosti, od 39 miliónov po 1,55 miliardy parametrov. Väčšie modely poskytujú vyššiu presnosť, ale vyžadujú viac výpočtových zdrojov.
• Ako systém predstavuje Whisper nielen architektúru modelu, ale aj celú infraštruktúru a procesy okolo nej. To zahŕňa trénovacie dáta, metódy predspracovania a integráciu rôznych úloh, ktoré môže vykonávať, ako napríklad identifikácia jazyka a preklad.

Kľúčové schopnosti Whisper

Primárnou funkciou Whisper je prepis reči do textu. Vyniká v:

• Multilingválne rozpoznávanie reči: Podporuje 99 jazykov, čo z neho robí silný nástroj pre globálne aplikácie.
• Preklad reči: Schopnosť prekladať reč z akéhokoľvek podporovaného jazyka do anglického textu.
• Identifikácia jazyka: Automaticky rozpozná hovorený jazyk bez predchádzajúcej špecifikácie.
• Odolnosť voči akcentom a šumu na pozadí: Vďaka trénovaniu na rozmanitých dátach si Whisper poradí s rôznymi akcentmi a hlučným prostredím.

Ako OpenAI Whisper funguje?

Transformer architektúra

Jadrom Whisper je Transformer architektúra, konkrétne model typu enkodér-dekodér. Transformery sú neurónové siete, ktoré vynikajú v spracovaní sekvenčných dát a chápaní kontextu v dlhých sekvenciách. Boli predstavené v práci „Attention is All You Need“ v roku 2017 a stali sa základom mnohých NLP úloh.

Proces Whisper zahŕňa:

1. Predspracovanie zvuku: Vstupný zvuk sa rozdelí na 30-sekundové úseky a prevedie sa na log-Mel spektrogram, ktorý zachytáva frekvenciu a intenzitu zvuku v čase.
2. Enkodér: Spracuje spektrogram a vytvorí číselnú reprezentáciu zvuku.
3. Dekodér: Pomocou jazykového modelu predpovedá sekvenciu textových tokenov (slov alebo podslov) zodpovedajúcich zvukovému vstupu.
4. Použitie špeciálnych tokenov: Zahŕňa špeciálne tokeny na úlohy ako identifikácia jazyka, časové značky a úlohy špecifické pokyny (napr. prepis alebo preklad).

Tréning na multilingválnych multitaskových dátach pod dohľadom

Whisper bol trénovaný na obrovskom datasete 680 000 hodín dát pod dohľadom zozbieraných z internetu. Tento dataset obsahuje:

• Multilingválne dáta: Približne 117 000 hodín je v 99 rôznych jazykoch, čo zlepšuje schopnosť modelu generalizovať naprieč jazykmi.
• Rôzne akustické podmienky: Dataset obsahuje zvuky z rôznych domén a prostredí, čím sa zabezpečuje odolnosť voči rôznym akcentom, dialektom a šumom.
• Multitaskové učenie: Tréning na viacerých úlohách súčasne (prepis, preklad, identifikácia jazyka) umožňuje Whisper-u naučiť sa zdieľané reprezentácie a zlepšiť celkový výkon.

Aplikácie a použitia

Prepisovacie služby

• Virtuálne stretnutia a zapisovanie poznámok: Automatizujte prepis na platformách pre všeobecný zvuk aj špecifické odvetvia ako vzdelávanie, zdravotníctvo, žurnalistiku a právne služby.
• Tvorba obsahu: Generujte prepisy pre podcasty, videá a živé vysielania na zvýšenie prístupnosti a poskytovanie textových referencií.

Preklad jazykov

• Globálna komunikácia: Prekladajte reč v jednom jazyku do anglického textu, čo uľahčuje medzijazykovú komunikáciu.
• Nástroje na učenie jazykov: Pomáhajú študentom porozumieť výslovnosti a významu v rôznych jazykoch.

AI automatizácia a chatboti

• Chatboti ovládaní hlasom: Integrujte Whisper do chatbotov na umožnenie hlasových interakcií a zlepšenie používateľského zážitku.
• AI asistenti: Vyvíjajte asistentov, ktorí rozumejú a spracujú hovorené príkazy v rôznych jazykoch.

Prístupnosť a zlepšenia

• Skryté titulky: Generujte titulky pre video obsah na pomoc osobám so sluchovým postihnutím.
• Asistenčné technológie: Umožnite zariadeniam prepisovať a prekladať reč pre používateľov, ktorí potrebujú jazykovú podporu.

Call centrá a zákaznícka podpora

• Prepis v reálnom čase: Poskytnite agentom prepisy hovorov so zákazníkmi v reálnom čase na zlepšenie služieb.
• Analýza sentimentu: Analyzujte prepísaný text na hodnotenie zákazníckej spokojnosti a vylepšenie interakcií.

Výhody OpenAI Whisper

Multilingválna podpora

So schopnosťou pokryť 99 jazykov vyniká Whisper v spracovaní rôznych jazykových vstupov. Táto multilingválna schopnosť ho robí vhodným pre globálne aplikácie a služby pre medzinárodné publikum.

Vysoká presnosť a robustnosť

Vďaka rozsiahlym trénovacím dátam dosahuje Whisper vysokú presnosť v prepisovacích úlohách. Jeho odolnosť voči rôznym akcentom, dialektom a šumom ho robí spoľahlivým v reálnych scenároch.

Univerzálnosť úloh

Okrem prepisu môže Whisper vykonávať:

• Identifikáciu jazyka: Zistí hovorený jazyk bez predchádzajúceho vstupu.
• Preklad reči: Preloží reč z jedného jazyka do anglického textu.
• Generovanie časových značiek: Poskytuje časové značky na úrovni fráz v prepisovaní.

Open-source dostupnosť

Whisper je vydaný ako open-source softvér, čo umožňuje vývojárom:

• Prispôsobiť a doladiť: Prispôsobiť model pre špecifické úlohy alebo odvetvia.
• Integrovať do aplikácií: Zabudovať Whisper do produktov a služieb bez licenčných obmedzení.
• Prispievať komunite: Zlepšovať model a zdieľať vylepšenia.

Obmedzenia a úvahy

Výpočtové požiadavky

• Náročnosť na zdroje: Väčšie modely vyžadujú značný výpočtový výkon a pamäť (až 10 GB VRAM pre najväčší model).
• Čas spracovania: Rýchlosť prepisu sa líši, väčšie modely spracúvajú pomalšie ako menšie.

Náchylnosť na halucinácie

• Nepríslušné prepisy: Whisper môže niekedy vyprodukovať text, ktorý nebol povedaný (tzv. halucinácie). Toto je pravdepodobnejšie v niektorých jazykoch alebo pri zlej kvalite zvuku.

Obmedzená podpora pre neanglické jazyky

• Zaujaté dáta: Významná časť trénovacích dát je v angličtine, čo môže ovplyvniť presnosť v menej zastúpených jazykoch.
• Nutnosť doladenia: Na zlepšenie výkonu v špecifických jazykoch alebo dialektoch môže byť potrebné ďalšie trénovanie.

Vstupné obmedzenia

• Dĺžka zvuku: Whisper spracováva zvuk v 30-sekundových úsekoch, čo môže komplikovať prepis dlhších nahrávok.
• Obmedzenia veľkosti súborov: Open-source model môže mať limity na veľkosť vstupných súborov a formáty.

OpenAI Whisper v AI automatizácii a chatbotoch

Zlepšenie používateľských interakcií

Integráciou Whisper do chatbotov a AI asistentov môžu vývojári umožniť:

• Hlasové príkazy: Používateľ môže komunikovať rečou namiesto písania.
• Multilingválnu podporu: Oslovenie používateľov, ktorí preferujú alebo potrebujú iný jazyk.
• Lepšiu prístupnosť: Pomoc používateľom so zdravotným postihnutím alebo tým, ktorí nemôžu používať tradičné vstupné metódy.

Zefektívnenie procesov

• Automatizované prepisy: Zníženie manuálneho úsilia pri zapisovaní poznámok a evidovaní.
• Analýza dát: Prevod hovoreného obsahu na text na účely analýzy, monitorovania a poznatkov.

Príklady v praxi

• Virtuálne meeting boty: Nástroje, ktoré sa pripájajú na online stretnutia a prepisujú diskusie v reálnom čase.
• Zákaznícke služby boty: Systémy, ktoré rozumejú a odpovedajú na hovorené požiadavky, čím zlepšujú skúsenosť zákazníka.
• Vzdelávacie platformy: Aplikácie, ktoré prepisujú prednášky alebo poskytujú preklady pre študentov.

Alternatívy k OpenAI Whisper

Open-source alternatívy

• Mozilla DeepSpeech: Open-source ASR engine umožňujúci trénovanie vlastných modelov.
• Kaldi: Toolkit široko používaný vo výskume aj v priemysle na rozpoznávanie reči.
• Wav2vec: Systém spoločnosti Meta AI na samo-učené spracovanie reči.

Komerčné API

• Google Cloud Speech-to-Text: Ponúka rozpoznávanie reči s komplexnou jazykovou podporou.
• Microsoft Azure AI Speech: Poskytuje služby rozpoznávania reči s možnosťou prispôsobenia.
• AWS Transcribe: Amazon služba na rozpoznávanie reči s funkciami ako vlastná slovná zásoba.

Špecializovaní poskytovatelia

• Gladia: Ponúka hybridnú a vylepšenú architektúru Whisper s ďalšími možnosťami.
• AssemblyAI: Poskytuje API na prevod reči na text s funkciami ako moderovanie obsahu.
• Deepgram: Ponúka prepis v reálnom čase s možnosťou trénovania vlastných modelov.

Čo zvážiť pri výbere Whisper

Presnosť a rýchlosť

• Kompromisy: Väčšie modely poskytujú vyššiu presnosť, ale vyžadujú viac zdrojov a sú pomalšie.
• Testovanie: Otestujte výkon s reálnymi dátami relevantnými pre vašu aplikáciu.

Objem zvuku

• Škálovateľnosť: Zvážte hardvérové a infraštruktúrne potreby na spracovanie veľkého objemu.
• Dávkové spracovanie: Implementujte metódy na efektívne spracovanie veľkých datasetov.

Pokročilé funkcie

• Dodatočné možnosti: Zvážte, či potrebujete funkcie ako živý prepis alebo diarizáciu hovoriacich.
• Prispôsobenie: Vyhodnoťte náročnosť implementácie ďalších funkcií.

Jazyková podpora

• Cieľové jazyky: Overte výkon modelu v jazykoch, ktoré sú pre vašu aplikáciu dôležité.
• Doladenie: Plánujte prípadné ďalšie trénovanie pre menej zastúpené jazyky.

Odbornosť a zdroje

• Technická odbornosť: Uistite sa, že váš tím má zručnosti na implementáciu a úpravu modelu.
• Infraštruktúra: Vyhodnoťte hardvérové nároky a možnosti hostingu.

Náklady

• Open-source vs. komerčné: Vyvážte počiatočnú úsporu nákladov pri open-source s potenciálnymi dlhodobými výdavkami na údržbu a škálovanie.
• Celkové náklady vlastníctva: Zohľadnite hardvér, čas vývoja a náklady na priebežnú podporu.

Ako sa Whisper používa v Pythone?

Whisper je implementovaný ako Python knižnica, čo umožňuje jednoduchú integráciu do Python projektov. Použitie Whisper v Pythone zahŕňa nastavenie prostredia, inštaláciu potrebných závislostí a využitie funkcií knižnice na prepis alebo preklad zvukových súborov.

Nastavenie Whisper v Pythone

Pred použitím Whisper je potrebné pripraviť vývojové prostredie inštaláciou Pythonu, PyTorch, FFmpeg a samotnej knižnice Whisper.

Požiadavky

• Python: Odporúčaná verzia 3.8 až 3.11.
• PyTorch: Framework na hlboké učenie potrebný na spustenie modelu Whisper.
• FFmpeg: Príkazový nástroj na spracovanie zvukových a video súborov.
• Whisper knižnica: Python balík od OpenAI.

Krok 1: Inštalácia Pythonu a PyTorch

Ak ešte nemáte Python, stiahnite si ho z oficiálnej stránky. Na inštaláciu PyTorch použite pip:

pip install torch

Prípadne navštívte stránku PyTorch pre špecifické inštrukcie podľa vášho operačného systému a verzie Pythonu.

Krok 2: Inštalácia FFmpeg

Whisper vyžaduje FFmpeg na spracovanie zvukových súborov. Nainštalujte FFmpeg pomocou správcu balíkov vášho operačného systému.

Ubuntu/Debian:

sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

MacOS (Homebrew):

brew install ffmpeg

Windows (Chocolatey):

choco install ffmpeg

Krok 3: Inštalácia knižnice Whisper

Nainštalujte Python balík Whisper cez pip:

pip install -U openai-whisper

Pre inštaláciu najnovšej verzie priamo z GitHub repozitára:

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

Poznámka pre používateľov Windows

Uistite sa, že je povolený režim vývojára:

1. Prejdite do Nastavení.
2. Choďte na Ochrana osobných údajov a zabezpečenie > Pre vývojárov.
3. Zapnite Režim vývojára.

Dostupné modely a špecifikácie

Whisper ponúka niekoľko modelov rôznej veľkosti a schopností. Modely sa pohybujú od tiny po large a každý má inú rovnováhu medzi rýchlosťou a presnosťou.

Výber správneho modelu

• Iba anglické modely (.en): Optimalizované na anglický prepis, poskytujú lepší výkon pre anglický zvuk.
• Multilingválne modely: Schopné prepisovať viacero jazykov, vhodné pre globálne aplikácie.
• Veľkosť modelu: Väčšie modely poskytujú vyššiu presnosť, ale vyžadujú viac výpočtových zdrojov. Vyberte model podľa možností vášho hardvéru a požiadaviek na výkon.

Použitie Whisper v Pythone

Po nastavení prostredia a inštalácii potrebných komponentov môžete začať používať Whisper vo vašich Python projektoch.

Import knižnice a načítanie modelu

Najprv importujte knižnicu Whisper a načítajte model:

import whisper

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

Nahraďte "base" názvom modelu, ktorý vyhovuje vašej aplikácii.

Prepis zvukových súborov

Whisper poskytuje jednoduchú funkciu transcribe na konverziu zvukových súborov na text.

Príklad: Prepis anglického zvukového súboru

# Prepis zvukového súboru
result = model.transcribe("path/to/english_audio.mp3")

# Vytlačenie prepisu
print(result["text"])

Vysvetlenie

• model.transcribe(): Spracuje zvukový súbor a vráti slovník s prepisom a ďalšími metadátami.
• result["text"]: Získa prepísaný text z výsledku.

Preklad zvuku do angličtiny

Whisper dokáže prekladať zvuk z rôznych jazykov do angličtiny.

Príklad: Preklad španielskeho zvuku do angličtiny

# Prepis a preklad španielskeho zvuku do angličtiny
result = model.transcribe("path/to/spanish_audio.mp3", task="translate")

# Vytlačenie prekladu
print(result["text"])

Vysvetlenie

• task="translate": Inštruuje model, aby zvuk preložil do angličtiny namiesto doslovného prepisu.

Špecifikácia jazyka

Hoci Whisper vie jazyk automaticky rozpoznať, jeho špecifikácia môže zlepšiť presnosť a rýchlosť.

Príklad: Prepis francúzskeho zvuku

# Prepis francúzskeho zvuku so zadaným jazykom
result = model.transcribe("path/to/french_audio.wav", language="fr")

# Vytlačenie prepisu
print(result["text"])

Detekcia jazyka v zvuku

Whisper dokáže určiť jazyk hovorený v zvukovom súbore pomocou metódy detect_language.

Príklad: Detekcia jazyka

# Načítanie a predspracovanie zvuku
audio = whisper.load_audio("path/to/unknown_language_audio.mp3")
audio = whisper.pad_or_trim(audio)

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

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

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

Vysvetlenie

• whisper.load_audio(): Načíta zvukový súbor.
• whisper.pad_or_trim(): Prispôsobí dĺžku zvuku vstupným požiadavkám modelu.
• whisper.log_mel_spectrogram(): Prevedie zvuk do formátu očakávaného modelom.
• model.detect_language(): Vráti pravdepodobnosti pre každý jazyk a určí najpravdepodobnejší.

Pokročilé použitie a prispôsobenie

Pre lepšiu kontrolu nad prepisovacím procesom môžete použiť nižšie úrovňové funkcie a prispôsobiť možnosti dekódovania.

Použitie funkcie decode

Funkcia decode umožňuje špecifikovať možnosti ako jazyk, úlohu a či zahrnúť časové značky.

Príklad: Prispôsobené možnosti dekódovania

# Nastavenie možností dekódovania
options = whisper.DecodingOptions(language="de", without_timestamps=True)

# Dekódovanie zvuku
result = whisper.decode(model, mel, options)

# Vytlačenie rozpoznaného textu
print(result.text)

Spracovanie živého zvukového vstupu

Whisper môžete integrovať na prepis živého zvuku z mikrofónu.

Príklad: Prepis živého vstupu z mikrofónu

import whisper
import sounddevice as sd

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

# Nahrávanie zvuku z mikrofónu
duration = 5  # sekúnd
fs = 16000  # vzorkovacia frekvencia
print("Nahrávam...")
audio = sd.rec(int(duration * fs), samplerate=fs, channels=1, dtype='float32')
sd.wait