AI whisper

Čo to znamená

AI Whisper je open-source model hĺbkového učenia na rozpoznávanie reči a preklad. Je vyškolený na obrovskom súbore údajov zvuku a textu a dokáže prekladať medzi mnohými jazykmi s vysokou presnosťou. Zároveň dokáže prepisovať hovorený text z videa, čo vie byť veľkým pomocníkom.

Viac info

Whisper AI je špičkový strojový model umelej inteligencie určený na rozpoznávanie a prepis reči, vyvinutý spoločnosťou OpenAI. Prvýkrát bol predstavený ako open-source softvér v septembri 2022. Tento sofistikovaný model dokáže prepisovať reč v angličtine a niekoľkých ďalších jazykoch, ako aj prekladať viacero neanglických jazykov do angličtiny. Inovatívny prístup Whisperu k zvládaniu prízvukov, hluku v pozadí a žargónu výrazne zlepšuje predchádzajúce metódy rozpoznávania reči.

Vývoj a verzie

Whisper model prešiel niekoľkými iteráciami od svojho prvého vydania. Whisper V2 bol uvedený na trh 8. decembra 2022, nasledovaný verziou Whisper V3, ktorá debutovala v novembri 2023 počas OpenAI Dev Day. Tieto verzie odrážajú záväzok OpenAI k zdokonaľovaniu a zlepšovaniu schopností modelu, čím zabezpečujú, že zostane na čele technológie rozpoznávania reči.

História rozpoznávania reči

Cesta technológie rozpoznávania reči bola dlhá a neustále sa vyvíja. Prvé prístupy sa spoliehali na štatistické metódy, ako je dynamické časové priraďovanie a skryté Markovove modely. Okolo roku 2010 došlo k posunu smerom k hlbokým neurónovým sieťam, ktoré boli podporované dostupnosťou veľkých dátových súborov a zvýšeným výkonom výpočtovej techniky. Počiatočné metódy hĺbkového učenia na rozpoznávanie reči zahŕňali konvolučné neurónové siete, ktoré nakoniec prekonali Seq2seq prístupy využívajúce rekurentné neurónové siete s dlhou krátkodobou pamäťou (LSTM - Long short-term Memory).

Zavedenie transformátorov spoločnosťou Google v roku 2017 znamenalo významný míľnik, ktorý nahradil mnoho predchádzajúcich špičkových techník v strojovom učení. Transformátory sa stali neoddeliteľnou súčasťou rôznych oblastí, vrátane modelovania jazyka a počítačového videnia. V začiatku 2020-tych rokov sa supervízované prístupy k tréningu akustických modelov ukázali ako sľubné metódy pre rozpoznávanie reči pomocou neurónových sietí.

Tréning a schopnosti

Whisper AI bola trénovaná pomocou polo-supervízovaného učenia na rozsiahlej dátovej sade obsahujúcej 680 000 hodín viacjazyčných a viacúlohových dát, vrátane 117 000 hodín neanglických audio dát. Napriek tomu, že neprekonáva modely špecializované na dátovú sadu LibriSpeech, Whisper vykazuje vyššiu robustnosť naprieč rôznymi dátovými sadami, pričom robí o 50% menej chýb ako iné modely.

Výkon Whisperu sa však líši pri prepisovaní rôznych jazykov, pričom vykazuje vyššiu chybovosť v jazykoch, ktoré nie sú dostatočne zastúpené v tréningových dátach. To poukazuje na dôležitosť rozmanitých tréningových dát pri zvyšovaní presnosti modelu naprieč viacerými jazykmi.

Schopnosti Whisperu presahujú rozpoznávanie reči. Slúži ako základný model pre všeobecnejšie úlohy rozpoznávania zvuku, čím sa ukazuje jeho univerzálnosť a široké možnosti využitia.

Whisper AI predstavuje významný pokrok v oblasti rozpoznávania a prepisu reči. Jej schopnosť zvládnuť viacero jazykov, prízvukov a hlučných prostredí, v kombinácii s robustným tréningom na rôznorodých dátových sadách, z nej robí výkonný nástroj pre rôzne aplikácie. Neustále zlepšovanie Whisper spoločnosťou OpenAI zaisťuje, že zostane popredným modelom v neustále sa vyvíjajúcom prostredí umelej inteligencie a strojového učenia.