弱监督预训练的规模被低估了
Posted: Sat Jan 25, 2025 9:43 am
正如OpenAI发布的官方文档中所述： Whisper 认为，迄今为止，在语音识别研究中，。我们获得了结果，而无需诉诸自监督和自训练技术，这些技术是最近大规模语音识别工作的支柱，并且我们演示了如何在大型且多样化的监督数据集上进行简单的训练以及对零学习的关注。
镜头转移可以显着提高语音识别系统的鲁棒性。 请阅读此 日本电话号码清单 处的文档。 3. 使用 Whisper OpenAI 将语音转换为文本的好处 将语音转换为文本有很多好处，特别是如果您想简化工作流程并节省时间。
得益于 Whisper OpenAI 的先进功能，转录音频文件变得前所未有的简单。使用 Whisper OpenAI，您可以使用极其强大的语音识别 API，而无需担心转录的复杂性。 您可以轻松地将数据集和音频文件导入到程序中，并让它完成繁重的工作。
Whisper OpenAI 使用尖端的机器学习模型将您的语音准确转录为文本并将其翻译成多种语言。转录准确性非常高，非常适合为在线视频和播客创建字幕、说明文字和文字记录。 耳语 openai 示例 从 OpenAI 网站上可以看出，Whisper 的架构是一个简单而完整的解决方案，使用 Transformer 编码器-解码器。
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