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Whisper 是一种通用的语音识别模型。 它是OpenAI于2022年9月份开源的在各种音频的大型数据集上训练的语音识别模型，也是一个可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别的多任务模型。

GitHub - yeyupiaoling/Whisper-Finetune: 微调Whisper语音识别模型和加速推理，支持Web部署和Android部署

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conda create -n whisper python=3.9

conda activate whisper

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

whisper audio.mp3 --model medium --language Chinese

解决输出繁体中文不输出简体中文问题：

whisper --language Chinese --model large audio.mp3 --initial_prompt "以下是 普通话句子"

就中文而言，Whisper各模型：

• tiny 是没有做断句的，或者说，直接根据停顿断句
• base 已经开始根据逻辑断句，但会出语法错误
• small 已经很少语法错误，但断句水平却直线下降，很奇怪
• medium 不仅能够完美的断句，还能判断语气

可以看出，飞书妙记给用户开放的转写能力大约在 tiny 到 base 之间（转写速度也在 tiny 左右，已经很快了）

值得指出的是，这里的对比，目的并不是比较二者的技术，否则对于飞书妙计相当的不公平，作为一款消费级应用，它不可能给用户跑medium等级的模型来做转写

对比的意义是，Whisper，作为一个开源模型，和消费级产品比起来怎么样？

答案是，完全可以替代，用 small 模型足以实现当下的免费体验了。

甚至，用 medium 以上的模型，可以用「时间」换「好得多的使用体验」

Whisper—通用的语音识别模型 - 知乎

https://www.bilibili.com/read/cv19254244

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OpenAI 开源音频转文字模型 Whisper 尝鲜 - 少数派

Whisper—通用的语音识别模型 - 知乎

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/demos/speech_web

OpenAI 开源语音识别模型 Whisper - OSCHINA - 中文开源技术交流社区

OpenAI Whisper中文语音识别效果尝试和应用（一）_迷途的小朋友的博客-CSDN博客

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

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