GitHub – openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision

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Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision - openai/whisper

所在地：
中国
语言：
zh
收录时间：
2025-04-05
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GitHub – openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak SupervisionGitHub – openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision
GitHub – openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision

🌐 基础信息
网站名称: Whisper
网址: [https://github.com/openai/whisper](https://github.com/openai/whisper)
成立时间: 2022年9月（项目发布）
所属国家/语言: 美国 / 支持多语言语音识别与翻译
母公司: OpenAI
品牌特色: 基于大规模弱监督训练的鲁棒语音识别系统，专注高精度、多语言支持与抗噪能力

📍 网站定位
领域分类: 人工智能 / 语音识别
核心功能:
1️⃣ 多语种语音识别（支持99+语言）
2️⃣ 语音翻译（转写为英语文本）
3️⃣ 音频转文本（支持多种格式）
4️⃣ 噪音抑制与口音适配
目标用户:
✅ 开发者与AI研究者
✅ 多语言内容创作者
✅ 语音技术集成商

🚀 技术特色
核心技术:
🔹 Transformer模型架构：采用编码器解码器结构，端到端处理音频输入
🔹 弱监督学习：基于68万小时多语言多任务标注数据的预训练
🔹 多任务统一框架：同步支持语音识别、翻译与语言检测
差异点:
→ 鲁棒性更强：在噪音、口音、专业术语场景下表现优于传统ASR工具
→ 零样本跨语言迁移：未训练的小语种也可实现高精度识别

📚 内容资源
资源类型: 开源代码库 + 预训练模型（5种规模）
更新频率: 随GitHub仓库迭代（最后更新2023年8月）

💻 用户体验
界面设计: 命令行工具 + Python API，开发者友好
设备适配: 支持CPU/GPU，跨平台运行（Linux/macOS/Windows）

🏆 可信背书
GitHub星标数超50k（截至2024年7月）
被引用论文：Robust Speech Recognition via LargeScale Weak Supervision

🗣️ 用户评价
第三方测试：LibriSpeech数据集词错率（WER）低至2.7%
Reddit开发者反馈：”在低资源语言场景表现惊艳，远超商业API”

🔍 适用场景
学术研究：语音技术论文复现
商业应用：多语言会议记录、播客转录、视频字幕生成

✨ 附加信息
同类推荐: Mozilla DeepSpeech, Google SpeechtoText
编辑点评: “开源语音识别领域的标杆级方案，兼顾前沿性与实用落地能力！”

✅

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