Whisper API

Whisper API is OpenAIсөйлейтін тілді бірнеше тілде және күрделі дыбыстық орталарда керемет дәлдікпен мәтінге түрлендіретін жетілдірілген сөйлеуді тану жүйесі.

Сыбырдың эволюциясы: зерттеуден революциялық құралға дейін

Шығу және даму

The Whisper AI моделі OpenAI-ның сөйлеуді тану технологияларындағы шектеулерді шешуге бағытталған ауқымды зерттеу жұмыстарының нәтижесінде пайда болды. 2022 жылдың қыркүйегінде әзірленіп, енгізілді, Whisper бұрын-соңды болмаған жағдайда жаттықты. 680,000 сағат Интернеттен жиналған көптілді және көп тапсырмалы бақыланатын деректердің. Бұл ауқымды деректер жиынтығы, ASR зерттеулерінде бұрын қолданылғаннан үлкенірек, модельге сөйлеу мәнерлерінің, акустикалық орталардың және фондық жағдайлардың әртүрлі ауқымынан үйренуге мүмкіндік берді.

Whisper эволюциясы прогресстегі маңызды кезеңді білдіреді машиналық оқыту модельдері сөйлеуді өңдеуге арналған. Акценттермен, фондық шумен немесе техникалық лексикамен жиі күресетін алдыңғыларынан айырмашылығы, Whisper шынайы әлемдегі сөйлеудің күрделілігі мен нюанстарын өңдеу үшін басынан бастап жасалған. OpenAI зерттеушілері әртүрлі сапалары мен сипаттамалары бар көздерден алынған дыбысты өңдеу кезінде де жоғары дәлдікті сақтай алатын модель жасауға ерекше назар аударды.

Ашық көзді шығару және API енгізу

OpenAI-дің кейбір басқа да жоғары профильді жобаларынан айтарлықтай ауытқуда, компания Whisper-ді шығарды. ашық бастапқы модель, бүкіл әлем бойынша әзірлеушілерге, зерттеушілерге және ұйымдарға осы қуатты технологияны пайдалану және құруға мүмкіндік береді. Бұл шешім сөйлеуді тану қолданбаларындағы инновацияларды айтарлықтай жылдамдатып, әртүрлі пайдалану жағдайларында кеңірек эксперимент жүргізуге мүмкіндік берді.

Ашық бастапқы модель сәтті қабылданғаннан кейін OpenAI енгізді Whisper API 2023 жылдың наурызында кеңейтілген есептеу ресурстарын немесе техникалық тәжірибені қажет етпей-ақ технологияны әзірлеушілерге қол жетімді ететін неғұрлым жеңілдетілген және оңтайландырылған енгізуді ұсынады. Бұл API енгізу кеңейтілген сөйлеуді тану мүмкіндіктерін жасаушылар мен бизнестің кең аудиториясына жеткізудегі маңызды қадам болды.

Whisper техникалық архитектурасы және мүмкіндіктері

Модель архитектурасының мәліметтері

Өзінің негізінде Whisper жұмыс істейді трансформаторға негізделген кодтаушы-декодер архитектурасы, бұл тізбекті оқыту тапсырмалары үшін жоғары тиімділігін көрсетті. Модель 39 миллион параметрдегі «кішкентайдан» 1.55 миллиард параметрдегі «үлкенге» дейін болатын бірнеше өлшемде келеді, бұл пайдаланушыларға нақты талаптарға негізделген дәлдік пен есептеу тиімділігі арасындағы сәйкес теңгерімді таңдауға мүмкіндік береді.

The кодтаушы компонент кіріс дыбысын алдымен спектрограмма көрінісіне түрлендіру арқылы өңдейді, содан кейін аудио мазмұнның жасырын көрінісін жасау үшін трансформаторлық блоктар сериясын қолданады. The декодер компоненті содан кейін осы көріністі қабылдайды және транскрипция кезінде дыбыстық кодтаудың тиісті бөліктеріне назар аудару үшін назар аудару механизмдерін қамтитын таңбалауыш арқылы сәйкес мәтін шығысын жасайды.

Бұл архитектура Whisper-ге жай транскрипцияны ғана емес, сонымен қатар күрделірек тапсырмаларды орындауға мүмкіндік береді, мысалы аударма және тілді анықтау, оны шынымен көп функциялы сөйлеуді өңдеу жүйесіне айналдырады.

Оқыту әдістемесі

Whisper-тің ерекше өнімділігін оның жаңашылдығына жатқызуға болады оқыту әдістемесі. Модель бірнеше байланысты мақсаттарды қамтитын көп тапсырма әдісін қолдана отырып оқытылды:

1. Сөйлеуді тану (сөзді түпнұсқа тілде транскрипциялау)
2. Сөйлеу аудармасы (сөйлеуді ағылшын тіліне аудару)
3. Тілдік сәйкестендіру (қай тілде сөйлейтінін анықтау)
4. Дауыстық әрекетті анықтау (сөйлеу бар сегменттерді анықтау)

Бұл көп тапсырманы оқыту жүйесі Whisper-ке әртүрлі тілдер мен контексттерде сөйлеудің сенімді ішкі көріністерін дамытуға мүмкіндік берді. Модель әртүрлі акценттерді, диалектілерді, техникалық терминологияны және фондық шу жағдайларын қамтитын әртүрлі көздерден алынған дыбысты қамтитын ауқымды деректер жиынтығын пайдалану арқылы оқытылды. Бұл әртүрлі жаттығу деректері дыбыс сапасы мен сөйлеу жағдайлары айтарлықтай өзгеруі мүмкін нақты әлемдегі сценарийлерде Whisper сенімді жұмыс істейтініне кепілдік берді.

Техникалық сипаттамалар және өнімділік көрсеткіштері

Модель нұсқалары және техникалық сипаттамалары

Whisper әр түрлі өнімділік деңгейлері мен ресурс талаптарын ұсынатын бірнеше нұсқада қол жетімді:

The үлкен модель ең жоғары дәлдікті ұсынады, бірақ көбірек есептеу ресурстарын қажет етеді және дыбысты баяу өңдейді. Кішігірім үлгілер жылдамырақ өңдеу жылдамдығы мен төменірек ресурс талаптары үшін белгілі бір дәлдікті сатады, бұл оларды нақты уақыттағы өнімділік өте маңызды немесе есептеу ресурстары шектеулі қолданбалар үшін қолайлы етеді.

Эталондық өнімділік

Эталондық бағалауда Whisper әсерлі екенін көрсетті сөз қателерінің жылдамдығы (WER) бірнеше тілде және деректер жиынында. Стандартты LibriSpeech эталонында Whisper үлкен үлгісі таза сынақ жиынында шамамен 3.0% WER деңгейіне жетеді, бұл соңғы бақыланатын ASR жүйелерімен салыстырылады. Whisper-ді шын мәнінде ерекшелендіретін нәрсе - оның қиынырақ дыбыстағы сенімді өнімділігі:

• Fleurs көптілділік эталонында Whisper 96 тілде күшті өнімділікті көрсетеді
• Қатты екпінді сөйлеу үшін Whisper көптеген коммерциялық баламалармен салыстырғанда қателердің айтарлықтай төмен деңгейін көрсетеді
• Шулы орталарда Whisper көптеген бәсекелес үлгілерге қарағанда жоғары дәлдікті сақтайды

Үлгі нөлдік ату өнімділігі ерекше атап өтуге болады; кез келген тапсырмаға арнайы дәл баптаусыз Whisper оқыту кезінде нақты оңтайландырылмаған тілдерде және домендерде сөйлеуді транскрипциялай алады. Бұл әмбебаптық оны әртүрлі контексттерде сөйлеуді тануды қажет ететін қолданбалар үшін ерекше қуатты құрал етеді.

Whisper артықшылықтары мен техникалық жаңалықтары

Көптілділік мүмкіндіктері

Ең маңызды артықшылықтарының бірі AI оның әсерлі көптілді қолдау. Модель 100-ге жуық тілдегі сөйлеуді тани алады және транскрипциялай алады, соның ішінде коммерциялық ASR жүйелері тарихи түрде жеткіліксіз қызмет атқарған көптеген ресурстары аз тілдерді қоса. Бұл кең тілді қамту әртүрлі аймақтар немесе тіл топтары үшін бөлек үлгілерді талап етпей-ақ жаһандық аудиторияларға қызмет көрсете алатын қолданбаларға мүмкіндік береді.

Модель бірнеше тілдерді транскрипциялап қана қоймайды, сонымен қатар көптеген бәсекелес жүйелер күресетін табиғи сөйлеуді өңдеудің ерекше күрделі аспектісі болып табылатын кодты ауыстыруды (сөйлеушілер бір сөйлесу ішінде тілдерді ауыстырған кезде) түсіну қабілетін көрсетеді.

Әртүрлі дыбыс жағдайларына төзімділік

Whisper тамаша көрсетеді шуға төзімділік және айтарлықтай фондық шу, қабаттасатын динамиктер немесе нашар жазу сапасы бар дыбысты өңдеу кезінде де жоғары дәлдікті сақтай алады. Бұл сенімділік оның әртүрлі орталар мен жазу жағдайларындағы дыбыс үлгілерін қамтитын әртүрлі жаттығу деректерінен туындайды.

Модельдің қиын дыбысты өңдеу қабілеті оны мыналарды қамтитын қолданбалар үшін ерекше құнды етеді:

• Қоршаған ортаның шуы бар дала жазбалары
• Ауыспалы дыбыс сапасы бар пайдаланушы жасаған мазмұн
• Ескі немесе нашарлаған аудиосы бар тарихи мұрағаттар
• Бірнеше қатысушылармен кездесулер және ықтимал айқасу

Дәлдік және контекстік түсінік

Қарапайым сөзді танудан басқа, Whisper жетілдірілгенді көрсетеді контекстік түсіну бұл айналадағы контекст негізінде түсініксіз сөйлеуді дәл транскрипциялауға мүмкіндік береді. Модель жалқы есімдерді дұрыс бас әріппен жаза алады, тыныс белгілерін қоя алады және сандар, күндер және мекенжайлар сияқты мәтін элементтерін сәйкес тәсілдермен пішімдей алады.

Бұл мүмкіндіктер модельдің үлкен параметрлер саны мен ауқымды оқыту деректерінен туындайды, бұл оған сөйлеудің жай акустикалық үлгілерінен тыс күрделі лингвистикалық үлгілер мен конвенцияларды үйренуге мүмкіндік береді. Бұл тереңірек түсіну Whisper транскрипцияларының мазмұнды талдау, қорытындылау немесе ақпаратты алу сияқты төменгі ағындық қолданбалар үшін пайдалану мүмкіндігін айтарлықтай арттырады.

Whisper технологиясының практикалық қолданулары

Контент жасау және медиа өндірісі

Ішінде мазмұнды құру өнеркәсіп, Whisper сұхбаттарды, подкасттарды және бейне мазмұнды жылдам және дәл транскрипциялауға мүмкіндік беру арқылы жұмыс үрдісінде төңкеріс жасады. Бұқаралық ақпарат құралдары мамандары Whisper қолданбасын келесі мақсаттарда пайдаланады:

• Бейнелер үшін субтитрлерді және жабық субтитрлерді жасаңыз
• Аудио мазмұнның іздеуге болатын мұрағатын жасаңыз
• Қол жетімділік үшін ауызша мазмұнның мәтіндік нұсқаларын жасаңыз
• Аудио мазмұнды мәтін бойынша іздеуге болатын етіп өңдеу процесін жеңілдетіңіз

Whisper транскрипцияларының жоғары дәлдігі алдыңғы буын ASR технологияларымен салыстырғанда қажет қолмен өңдеу уақытын айтарлықтай қысқартады, бұл мазмұн жасаушыларға өз жұмыстарының шығармашылық аспектілеріне көбірек көңіл бөлуге мүмкіндік береді.

Қол жетімділік қолданбалары

Whisper мүмкіндіктері терең әсер етеді қол жетімділік құралдары есту қабілеті бұзылған адамдарға көмек көрсетуге арналған. Модель мыналарды қамтамасыз ететін қолданбаларды қуаттайды:

• Кездесулер мен әңгімелер үшін нақты уақыттағы транскрипция
• Оқу материалдарының титрін дәл жазу
• Телекоммуникациялар үшін дауысты мәтінге ауыстыру мүмкіндігі
• Сыртқы сөйлеуді оқылатын мәтінге түрлендіретін көмекші құрылғылар

Модельдің әртүрлі екпіндерді және сөйлеу мәнерлерін өңдеу қабілеті оны сөйлеу үлгілеріне қарамастан барлық пайдаланушылар үшін сенімді жұмыс істейтін инклюзивті коммуникация құралдарын жасау үшін ерекше құнды етеді.

Іскерлік сараптама және аналитика

Ұйымдар Whisper үшін көбірек пайдаланады Business Intelligence дауыс деректерінен түсініктерді шығаратын қолданбалар. Негізгі қолданбаларға мыналар жатады:

• Тұтынушыларға қызмет көрсету қоңырауларының транскрипциясы және талдауы
• Хаттамалар мен әрекет элементтерін жасау үшін жиналыс жазбаларын өңдеу
• Дауыс негізіндегі пайдаланушы тәжірибесін зерттеу
• Реттелетін коммуникацияларға сәйкестік мониторингі

Модельдің доменге қатысты терминологияны дәл транскрипциялау мүмкіндігі оны мамандандырылған лексика кең таралған денсаулық сақтаудан қаржылық қызметтерге дейінгі салаларда құнды етеді.

Академиялық және ғылыми қолданбалар

In академиялық зерттеулер, Whisper ауызекі тіл деректерін талдаудың жаңа әдістемелерін қосады. Зерттеушілер технологияны келесі мақсаттарда пайдаланады:

• Сапалы зерттеулерде сұхбат мәліметтерін ауқымды өңдеу
• Сөйлеу үлгілері мен тілді қолданудың социолингвистикалық зерттеулері
• Ауызша тарихты сақтау және талдау
• Антропологиялық зерттеулерде далалық жазбаларды өңдеу

Негізгі Whisper моделінің ашық бастапқы сипаты зерттеушілерге арнайы зерттеу талаптарына технологияны бейімдеуге және кеңейтуге мүмкіндік беретін академиялық қолданбалар үшін ерекше құнды болды.

Қатысты тақырыптар:8 жылдың ең танымал 2025 AI моделін салыстыру

Болашақ бағыттары және тұрақты даму

Ағымдағы шектеулер мен қиындықтар

Оның әсерлі мүмкіндіктеріне қарамастан, Whisper технологиясы әлі де болашақта жақсартуға мүмкіндік беретін бірнеше шектеулермен бетпе-бет келеді:

• Нақты уақыттағы өңдеу үлкенірек, дәлірек модель нұсқалары үшін қиын болып қала береді
• Өте мамандандырылған техникалық лексика әлі де дәлдік бойынша қиындықтар тудыруы мүмкін
• Бірнеше қабаттасатын динамиктері бар өте шулы орталар транскрипция сапасын төмендетуі мүмкін
• Үлгі түсініксіз дыбысты өңдеу кезінде кейде галлюцинацияланған мазмұнды жасайды

Бұл шектеулер саласындағы зерттеулер мен әзірлемелердің белсенді бағыттарын білдіреді сөйлеуді тану технологиясы, әрбір мәселені шешу үшін үздіксіз жұмыс.

Басқа AI жүйелерімен интеграция

Whisper болашағы тереңірек болуы мүмкін қосымша AI жүйелерімен интеграция кеңірек тілді өңдеу құбырларын жасау. Әсіресе перспективалы бағыттарға мыналар жатады:

• Көп динамикті жазбалардағы белгілі бір адамдарға сөйлеуді жатқызу үшін Whisper қолданбасын динамикті диаризациялау жүйелерімен біріктіру
• Жетілдірілген мәтінмәнді түсіну және қателерді түзету үшін үлкен тіл үлгілерімен біріктіру
• Транскрипцияның байрақ нәтижелері үшін эмоцияны тану және көңіл-күйді талдауды біріктіру
• Неғұрлым еркін көптілді мүмкіндіктер үшін аударма жүйелерімен жұптастыру

Бұл интеграциялар қолданбалар мен пайдалану жағдайлары бойынша сөйлеуді тану технологиясының утилитасын айтарлықтай кеңейте алады.

Мамандандырылған бейімдеу және дәл баптау

As сөйлеуден мәтінге көшу технологиясы дамуын жалғастыруда, біз белгілі бір домендер мен қолданбалар үшін Whisper-дің көбірек мамандандырылған бейімделулерін көреміз деп күтуге болады. Арнайы үлгіні дәл баптау:

• Салалық терминологиялар және жаргондар
• Аймақтық екпіндер мен диалектілер
• Ерекше сөйлеу үлгілері бар жас топтары
• Медициналық, заңдық немесе техникалық лексика

Бұл арнайы бейімделулер негізгі Whisper архитектурасының негізгі артықшылықтарын сақтай отырып, белгілі бір пайдалану жағдайлары үшін өнімділікті айтарлықтай жақсарта алады.

қорытынды

The Whisper AI моделі күрделі дыбыстық орталарда бұрын-соңды болмаған дәлдікті, көптілді мүмкіндіктерді және беріктікті ұсына отырып, сөзді тану технологиясындағы маңызды жетістікті білдіреді. Ашық бастапқы модель және коммерциялық API ретінде Whisper өнеркәсіптер мен қолданбаларда инновацияларды енгізуге мүмкіндік беретін кеңейтілген сөйлеуді тану мүмкіндіктеріне қолжетімділікті демократияландырды.

Мазмұн жасаушылардан қол жетімділікті қорғаушыларға, академиялық зерттеушілерден бизнес-сарапшыларға дейін, әртүрлі салалардағы пайдаланушылар Whisper-тің ауызекі тілді нақты мәтінге айналдыру мүмкіндігін пайдаланады. Даму жалғасуда және технология басқа AI жүйелерімен одан әрі интеграцияланған сайын, біз осы негізгі технологиядан пайда болатын бұдан да күшті және мамандандырылған қолданбаларды көреміз деп күтуге болады.

Whisper-тің зерттеу жобасынан кеңінен қолданысқа енгізілген технологияға дейінгі сапары жасанды интеллекттегі прогресстің жылдам қарқынын көрсетеді және сөйлеу технологияларының қалай дамып, дәлірек, қол жетімді және цифрлық тәжірибемізге тереңірек интеграцияланатынын көрсетеді.

Мұны қалай атауға болады Шыңырау Біздің веб-сайттан API

1.Кіру cometapi.com сайтына. Егер сіз әлі біздің пайдаланушы болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз

2.Кіру тіркелгі деректерінің API кілтін алыңыз интерфейсінің. Жеке орталықтағы API токеніндегі «Токенді қосу» түймесін басыңыз, таңбалауыш кілтін алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.

3. Осы сайттың URL мекенжайын алыңыз: https://www.cometapi.com/console

4. Таңдаңыз Шыңырау API сұрауын жіберу және сұраудың негізгі бөлігін орнату үшін соңғы нүкте. Сұрау әдісі мен сұрау органы мына жерден алынады веб-сайтымыздың API құжаты. Біздің веб-сайт сізге ыңғайлы болу үшін Apifox тестін ұсынады.

5. Жасалған жауапты алу үшін API жауабын өңдеңіз. API сұрауын жібергеннен кейін сіз жасалған аяқтауды қамтитын JSON нысанын аласыз.