Whisper

Förstå OpenAI Whisper

Är Whisper en modell eller ett system?

OpenAI Whisper kan betraktas som både en modell och ett system, beroende på sammanhanget.

• Som en modell består Whisper av neurala nätverksarkitekturer som är specifikt utformade för ASR-uppgifter. Den inkluderar flera modeller i olika storlekar, från 39 miljoner till 1,55 miljarder parametrar. Större modeller ger bättre noggrannhet men kräver mer beräkningsresurser.
• Som ett system omfattar Whisper inte bara modellarkitekturen utan även hela infrastrukturen och processerna runt omkring. Detta inkluderar träningsdata, förbehandlingsmetoder och integrationen av olika uppgifter den kan utföra, såsom språkindentifiering och översättning.

Grundläggande funktioner i Whisper

Whispers huvudsakliga funktion är att transkribera tal till textutdata. Den utmärker sig inom:

• Flerspråkig taligenkänning: Stöder 99 språk, vilket gör den till ett kraftfullt verktyg för globala applikationer.
• Talöversättning: Kan översätta tal från valfritt stödspråk till engelsk text.
• Språkindentifiering: Identifierar automatiskt vilket språk som talas utan förhandsangivelse.
• Robusthet mot accenter och bakgrundsbrus: Tränad på varierad data, hanterar Whisper olika accenter och bullriga miljöer effektivt.

Hur fungerar OpenAI Whisper?

Transformer-arkitektur

I centrum för Whisper ligger Transformer-arkitekturen, specifikt en encoder-decoder-modell. Transformatorer är neurala nätverk som utmärker sig i att bearbeta sekventiell data och förstå sammanhang över långa sekvenser. De introducerades i artikeln “Attention is All You Need” 2017 och har blivit grundläggande inom många NLP-uppgifter.

Whispers process innebär:

1. Ljudförbehandling: Indataljudet delas upp i 30-sekunders segment och konverteras till ett log-Mel-spektrogram, som fångar frekvens och intensitet i ljudsignalerna över tid.
2. Encoder: Bearbetar spektrogrammet för att generera en numerisk representation av ljudet.
3. Decoder: Använder en språkmodell för att förutsäga sekvensen av texttoken (ord eller delord) som motsvarar ljudindatan.
4. Användning av specialtecken: Inkluderar specialtecken för att hantera uppgifter som språkindentifiering, tidsstämplar och uppgiftsspecifika direktiv (t.ex. transkribera eller översätta).

Träning på flerspråkig multitask-superviserad data

Whisper tränades på en enorm datamängd med 680 000 timmar övervakad data som samlats in från webben. Detta inkluderar:

• Flerspråkig data: Cirka 117 000 timmar av datan är på 99 olika språk, vilket stärker modellens förmåga att generalisera mellan språk.
• Varierande akustiska förhållanden: Datasetet innehåller ljud från olika domäner och miljöer, vilket ger robusthet mot olika accenter, dialekter och bakgrundsljud.
• Multitask-lärande: Genom att träna på flera uppgifter samtidigt (transkribering, översättning, språkindentifiering) lär sig Whisper delade representationer som förbättrar den totala prestandan.

Applikationer och användningsområden

Transkriberingstjänster

• Virtuella möten och anteckningar: Automatisera transkribering på plattformar för generell ljudhantering och specifika branscher som utbildning, sjukvård, journalistik och juridik.
• Innehållsskapande: Generera transkript för poddar, videor och liveströmmar för att förbättra tillgängligheten och ge textreferenser.

Språköversättning

• Global kommunikation: Översätt tal på ett språk till engelsk text, vilket underlättar kommunikation över språkgränser.
• Språkinlärningsverktyg: Hjälp elever att förstå uttal och betydelse på olika språk.

AI-automation och chattbottar

• Röststyrda chattbottar: Integrera Whisper i chattbottar för att möjliggöra röstinteraktion, vilket förbättrar användarupplevelsen.
• AI-assistenter: Utveckla assistenter som kan förstå och bearbeta talade kommandon på olika språk.

Tillgänglighetsförbättringar

• Textning: Skapa textning för videoinnehåll, vilket hjälper personer med hörselnedsättning.
• Hjälpmedelsteknik: Möjliggör för enheter att transkribera och översätta tal för användare som behöver språkligt stöd.

Callcenter och kundsupport

• Realtidstranskribering: Ge agenter tillgång till realtidsutskrifter av kundsamtal för bättre service.
• Sentimentanalys: Analysera transkriberad text för att bedöma kundens känslor och förbättra interaktioner.

Fördelar med OpenAI Whisper

Flerspråkigt stöd

Med täckning av 99 språk utmärker sig Whisper i att hantera olika språkliga indata. Denna flerspråkiga kapacitet gör den lämplig för globala applikationer och tjänster riktade mot internationella användare.

Hög noggrannhet och robusthet

Tränad på omfattande övervakad data uppnår Whisper hög noggrannhet i transkriberingsuppgifter. Dess robusthet mot olika accenter, dialekter och bakgrundsljud gör den pålitlig i olika verkliga scenarier.

Mångsidighet i uppgifter

Utöver transkribering kan Whisper utföra:

• Språkindentifiering: Identifierar det talade språket utan förhandsinformation.
• Talöversättning: Översätter tal från ett språk till engelsk text.
• Generering av tidsstämplar: Ger frasnivåtidsstämplar i transkriptioner.

Tillgänglig som öppen källkod

Släppt som öppen källkod gör Whisper det möjligt för utvecklare att:

• Anpassa och finjustera: Justera modellen för specifika uppgifter eller domäner.
• Integrera i applikationer: Bädda in Whisper i produkter och tjänster utan licensbegränsningar.
• Bidra till communityn: Förbättra modellen och dela förbättringar.

Begränsningar och överväganden

Beräkningskrav

• Resurskrävande: Större modeller kräver betydande beräkningskraft och minne (upp till 10 GB VRAM för den största modellen).
• Bearbetningstid: Transkriberingshastigheten kan variera, där större modeller bearbetar långsammare än mindre.

Benägenhet för hallucinationer

• Felaktiga transkriberingar: Whisper kan ibland generera text som inte sagts, känt som hallucinationer. Detta är mer sannolikt på vissa språk eller med dålig ljudkvalitet.

Begränsat stöd för icke-engelska språk

• Databias: En stor del av träningsdatan är på engelska, vilket kan påverka noggrannheten på mindre representerade språk.
• Behov av finjustering: Ytterligare träning kan krävas för att förbättra prestandan på specifika språk eller dialekter.

Indatabegränsningar

• Ljudlängd: Whisper bearbetar ljud i 30-sekunderssegment, vilket kan försvåra transkribering av längre sammanhängande ljud.
• Filstorleksbegränsningar: Modellen med öppen källkod kan ha begränsningar för indatans filstorlek och format.

OpenAI Whisper i AI-automation och chattbottar

Förbättra användarinteraktioner

Genom att integrera Whisper i chattbottar och AI-assistenter kan utvecklare möjliggöra:

• Röstkommandon: Låta användare interagera med tal istället för text.
• Flerspråkigt stöd: Möta användare som föredrar eller kräver olika språk.
• Förbättrad tillgänglighet: Hjälpa användare med funktionsnedsättningar eller de som inte kan använda traditionella inmatningsmetoder.

Effektivisera arbetsflöden

• Automatiserade transkriberingar: Minska manuellt arbete med anteckningar och dokumentation.
• Dataanalys: Omvandla talat innehåll till text för analys, övervakning och insikter.

Exempel i praktiken

• Virtuella mötesbottar: Verktyg som deltar i onlinemöten och transkriberar diskussioner i realtid.
• Kundservicebottar: System som förstår och svarar på talade önskemål, vilket förbättrar kundupplevelsen.
• Utbildningsplattformar: Applikationer som transkriberar föreläsningar eller tillhandahåller översättningar till studenter.

Alternativ till OpenAI Whisper

Öppen källkod-alternativ

• Mozilla DeepSpeech: En ASR-motor med öppen källkod som möjliggör träning av egna modeller.
• Kaldi: Ett verktyg som är allmänt använt inom både forskning och industri för taligenkänning.
• Wav2vec: Meta AI:s system för självövervakad talhantering.

Kommersiella API:er

• Google Cloud Speech-to-Text: Erbjuder taligenkänning med omfattande språkstöd.
• Microsoft Azure AI Speech: Tillhandahåller taltjänster med anpassningsmöjligheter.
• AWS Transcribe: Amazons taligenkänningstjänst med funktioner som anpassat ordförråd.

Specialiserade leverantörer

• Gladia: Erbjuder en hybrid och förbättrad Whisper-arkitektur med extra funktioner.
• AssemblyAI: Tillhandahåller tal-till-text-API:er med funktioner som innehållsmoderering.
• Deepgram: Erbjuder realtidstranskribering med möjligheter till anpassad modellträning.

Faktorer att överväga vid val av Whisper

Noggrannhet och hastighet

• Avvägningar: Större modeller ger högre noggrannhet men kräver mer resurser och är långsammare.
• Testning: Utvärdera prestandan med verkliga data för din applikation.

Ljudvolym

• Skalbarhet: Tänk på hårdvaru- och infrastrukturbehov för att bearbeta stora mängder data.
• Batchbearbetning: Implementera metoder för att hantera stora dataset effektivt.

Avancerade funktioner

• Ytterligare funktionalitet: Bedöm om du behöver funktioner som live-transkribering eller talardiarisering.
• Anpassning: Avgör hur mycket arbete som krävs för att införa extra funktioner.

Språkstöd

• Målspråk: Kontrollera modellens prestanda på de språk som är relevanta för din applikation.
• Finjustering: Planera för eventuell ytterligare träning för mindre representerade språk.

Kompetens och resurser

• Teknisk kompetens: Säkerställ att ditt team har kunskap att implementera och anpassa modellen.
• Infrastruktur: Utvärdera hårdvarukrav och driftmöjligheter.

Kostnadsaspekter

• Öppen källkod vs. kommersiellt: Balansera besparingar på öppen källkod med potentiella långsiktiga kostnader för underhåll och skalning.
• Total ägandekostnad: Ta hänsyn till hårdvara, utvecklingstid och löpande supportkostnader.

Hur används Whisper i Python?

Whisper är implementerat som ett Python-bibliotek, vilket möjliggör sömlös integration i Python-baserade projekt. Att använda Whisper i Python innebär att sätta upp rätt miljö, installera nödvändiga beroenden och använda bibliotekets funktioner för att transkribera eller översätta ljudfiler.

Installera Whisper i Python

Innan du använder Whisper behöver du förbereda din utvecklingsmiljö genom att installera Python, PyTorch, FFmpeg och själva Whisper-biblioteket.

Förutsättningar

• Python: Version 3.8 till 3.11 rekommenderas.
• PyTorch: Ett ramverk för djupinlärning som krävs för att köra Whisper-modellen.
• FFmpeg: Ett kommandoradsverktyg för att hantera ljud- och videofiler.
• Whisper-biblioteket: Python-paketet från OpenAI.

Steg 1: Installera Python och PyTorch

Om du inte har Python installerat, ladda ner det från officiella webbplatsen. För att installera PyTorch, använd pip:

pip install torch

Alternativt, besök PyTorch-webbplatsen för specifika installationsinstruktioner beroende på operativsystem och Python-version.

Steg 2: Installera FFmpeg

Whisper kräver FFmpeg för att bearbeta ljudfiler. Installera FFmpeg med lämplig paketinstallatör för ditt operativsystem.

Ubuntu/Debian:

sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

MacOS (med Homebrew):

brew install ffmpeg

Windows (med Chocolatey):

choco install ffmpeg

Steg 3: Installera Whisper-biblioteket

Installera Whisper Python-paketet med pip:

pip install -U openai-whisper

För att installera den senaste versionen direkt från GitHub:

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

Obs för Windows-användare

Se till att utvecklarläge är aktiverat:

1. Gå till Inställningar.
2. Navigera till Sekretess & säkerhet > För utvecklare.
3. Slå på Utvecklarläge.

Tillgängliga modeller och specifikationer

Whisper erbjuder flera modeller som varierar i storlek och kapacitet. Modellerna sträcker sig från tiny till large, där varje modell balanserar hastighet och noggrannhet på olika sätt.

Välja rätt modell

• Endast engelska-modeller (.en): Optimerade för engelsk transkribering och ger förbättrad prestanda för engelskt ljud.
• Flerspråkiga modeller: Kan transkribera flera språk, lämpliga för globala applikationer.
• Modellstorlek: Större modeller ger högre noggrannhet men kräver mer beräkningsresurser. Välj en modell som passar din hårdvarukapacitet och dina prestandakrav.

Använda Whisper i Python

Efter att du installerat miljön och nödvändiga komponenter kan du börja använda Whisper i dina Python-projekt.

Importera biblioteket och ladda en modell

Börja med att importera Whisper-biblioteket och ladda en modell:

import whisper

# Ladda önskad modell
model = whisper.load_model("base")

Byt ut "base" mot den modell som passar din applikation.

Transkribera ljudfiler

Whisper erbjuder en enkel transcribe-funktion för att omvandla ljudfiler till text.

Exempel: Transkribera en engelsk ljudfil

# Transkribera ljudfilen
result = model.transcribe("path/to/english_audio.mp3")

# Skriv ut transkriberingen
print(result["text"])

Förklaring

• model.transcribe(): Bearbetar ljudfilen och returnerar en ordbok med transkriberingen och annan metadata.
• result["text"]: Hämtar den transkriberade texten från resultatet.

Översätta ljud till engelska

Whisper kan översätta ljud från olika språk till engelska.

Exempel: Översätta spansk ljudfil till engelska

# Transkribera och översätt spansk ljudfil till engelska
result = model.transcribe("path/to/spanish_audio.mp3", task="translate")

# Skriv ut den översatta texten
print(result["text"])

Förklaring

• task="translate": Instruerar modellen att översätta ljudet till engelska istället för att bara transkribera det.

Specificera språk

Även om Whisper kan identifiera språk automatiskt kan det förbättra noggrannheten och hastigheten att ange språket.

Exempel: Transkribera fransk ljudfil

# Transkribera fransk ljudfil genom att ange språket
result = model.transcribe("path/to/french_audio.wav", language="fr")

# Skriv ut transkriberingen
print(result["text"])

Identifiera ljudets språk

Whisper kan identifiera vilket språk som talas i en ljudfil med metoden detect_language.

Exempel: Språkindentifiering

# Ladda och förbehandla ljudet
audio = whisper.load_audio("path/to/unknown_language_audio.mp3")
audio = whisper.pad_or_trim(audio)

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

# Identifiera språk
_, probs = model.detect_language(mel)
language = max(probs, key=probs.get)

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

Förklaring

• whisper.load_audio(): Laddar ljudfilen.
• whisper.pad_or_trim(): Justerar ljudlängden för att passa modellens krav.
• whisper.log_mel_spectrogram(): Konverterar ljudet till det format som modellen förväntar sig.
• model.detect_language(): Returnerar sannolikheter för varje språk och identifierar det mest sannolika.

Avancerad användning och anpassning

För mer kontroll över transkriberingsprocessen kan du använda mer låg-nivå-funktioner och anpassa avkodningsalternativ.

Använda funktionen decode

Funktionen decode gör det möjligt att ange alternativ som språk, uppgift och om tidsstämplar ska inkluderas.

Exempel: Anpassade avkodningsalternativ

# Sätt avkodningsalternativ
options = whisper.DecodingOptions(language="de", without_timestamps=True)

# Avkoda ljudet
result = whisper.decode(model, mel, options)

# Skriv ut den igenkända texten
print(result.text)

Bearbeta live-ljud från mikrofon

Du kan integrera Whisper för att transkribera live-ljud från mikrofon.

Exempel: Transkribera live-mikrofoninput

import whisper
import sounddevice as sd

# Ladda modellen
model = whisper.load_model("base")

# Spela in ljud från mikrofonen
duration = 5  # sekunder
fs = 16000  # Samplingsfrekvens
print("Recording...")
audio = sd.rec(int(duration * fs), samplerate=fs, channels=1, dtype='float32')
sd.wait