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通过大规模的弱监督识别强大的语音识别

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Whisper是一种自动语音识别(ASR)系统,该系统对从网络收集的680,000小时的多语言和多任务监督数据进行了培训。我们表明,使用如此大的数据集的使用可改善对重音,背景噪声和技术语言的鲁棒性。此外,它可以用多种语言进行转录,并从这些语言转换为英语。我们是开源模型和推理代码,是构建有用应用程序的基础,并进一步研究强大的语音处理。

资料来源:https://openai.com/blog/whisper/

原文:

Whisper is an automatic speech recognition (ASR) system trained on 680,000 hours of multilingual and multitask supervised data collected from the web. We show that the use of such a large and diverse dataset leads to improved robustness to accents, background noise and technical language. Moreover, it enables transcription in multiple languages, as well as translation from those languages into English. We are open-sourcing models and inference code to serve as a foundation for building useful applications and for further research on robust speech processing.

Source: https://openai.com/blog/whisper/

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