속삭임 API

속삭임 API is OpenAI여러 언어와 까다로운 오디오 환경에서도 말한 언어를 놀라운 정확도로 텍스트로 변환해주는 고급 음성 인식 시스템입니다.

Whisper의 진화: 연구에서 혁신적 도구로

기원과 개발

The 위스퍼 AI 모델 기존 음성 인식 기술의 한계를 해결하기 위한 OpenAI의 광범위한 연구 노력에서 나왔습니다. 2022년 XNUMX월에 개발 및 출시된 Whisper는 전례 없는 680,000 시간 웹에서 수집된 다국어 및 멀티태스크 감독 데이터. 이 방대한 데이터 세트는 이전에 ASR 연구에 사용된 것보다 훨씬 더 큰 규모로, 이 모델은 다양한 말하기 스타일, 음향 환경 및 배경 조건에서 학습할 수 있었습니다.

Whisper의 진화는 진행 과정에서 중요한 이정표를 나타냅니다. 기계 학습 모델 음성 처리를 위해. 악센트, 배경 소음 또는 기술 어휘에 어려움을 겪었던 이전 모델과 달리 Whisper는 실제 음성의 복잡성과 뉘앙스를 처리하도록 처음부터 설계되었습니다. OpenAI 연구자들은 특히 다양한 품질과 특성을 가진 소스의 오디오를 처리할 때에도 높은 정확도를 유지할 수 있는 모델을 만드는 데 집중했습니다.

오픈소스 릴리스 및 API 구현

OpenAI의 다른 유명 프로젝트 중 일부와 현저히 다르게 회사는 Whisper를 출시했습니다. 오픈 소스 모델, 전 세계의 개발자, 연구자 및 조직이 이 강력한 기술을 활용하고 이를 기반으로 구축할 수 있도록 합니다. 이 결정은 음성 인식 애플리케이션의 혁신을 크게 가속화하고 다양한 사용 사례에 걸쳐 더 광범위한 실험을 허용했습니다.

오픈소스 모델의 성공적인 채택에 따라 OpenAI는 다음을 도입했습니다. 속삭임 API 2023년 XNUMX월에, 광범위한 계산 리소스나 기술 전문 지식이 필요 없이 개발자가 기술을 더 쉽게 사용할 수 있도록 하는 보다 간소화되고 최적화된 구현을 제공했습니다. 이 API 구현은 고급 음성 인식 기능을 더 광범위한 크리에이터와 비즈니스 대상에게 제공하는 데 중요한 단계를 나타냈습니다.

Whisper의 기술 아키텍처 및 기능

모델 아키텍처 세부 정보

Whisper는 핵심적으로 다음을 사용합니다. 트랜스포머 기반 인코더-디코더 아키텍처, 시퀀스 간 학습 과제에 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다. 이 모델은 39만 개의 매개변수를 가진 "작은" 모델부터 1.55억 XNUMX만 개의 매개변수를 가진 "큰" 모델까지 다양한 크기로 제공되어 사용자가 특정 요구 사항에 따라 정확도와 계산 효율성 간의 적절한 균형을 선택할 수 있습니다.

The 인코더 구성 요소 입력 오디오를 먼저 스펙트로그램 표현으로 변환한 다음 일련의 변환기 블록을 적용하여 오디오 콘텐츠의 잠재 표현을 생성하여 처리합니다. 디코더 구성 요소 그런 다음 이 표현을 사용하여 토큰별로 해당 텍스트 출력을 생성하고, 전사 중에 오디오 인코딩의 관련 부분에 집중하기 위한 주의 메커니즘을 통합합니다.

이 아키텍처를 통해 Whisper는 간단한 필사뿐만 아니라 다음과 같은 보다 복잡한 작업도 수행할 수 있습니다. 번역 및 언어 식별따라서 진정한 다기능 음성 처리 시스템이 탄생했습니다.

교육 방법론

Whisper의 뛰어난 성능은 혁신적인 기술에 기인합니다. 훈련 방법론. 모델은 여러 관련 목표를 포함하는 멀티태스크 접근 방식을 사용하여 훈련되었습니다.

1. 음성 인식 (원래 언어로 연설을 옮겨 적음)
2. 음성 번역 (말을 영어로 번역)
3. 언어 식별 (어떤 언어가 사용되는지 확인)
4. 음성 활동 감지 (말이 포함된 세그먼트 식별)

이 멀티태스크 학습 프레임워크를 통해 Whisper는 다양한 언어와 맥락에서 음성의 강력한 내부 표현을 개발할 수 있었습니다. 이 모델은 다양한 악센트, 방언, 기술 용어 및 배경 소음 조건을 포함하는 다양한 소스의 오디오를 포함하는 방대한 데이터 세트를 사용하여 학습되었습니다. 이 다양한 학습 데이터는 Whisper가 오디오 품질과 말하기 조건이 상당히 다를 수 있는 실제 시나리오에서 안정적으로 수행되도록 하는 데 도움이 되었습니다.

기술 사양 및 성능 지표

모델 변형 및 사양

Whisper는 여러 변형으로 제공되며 각각 다른 수준의 성능과 리소스 요구 사항을 제공합니다.

The 큰 모델 가장 높은 정확도를 제공하지만 더 많은 계산 리소스가 필요하고 오디오를 더 느리게 처리합니다. 더 작은 모델은 정확도를 일부 포기하고 더 빠른 처리 속도와 더 낮은 리소스 요구 사항을 제공하므로 실시간 성능이 중요하거나 컴퓨팅 리소스가 제한된 애플리케이션에 적합합니다.

벤치마크 성능

벤치마크 평가에서 Whisper는 인상적인 성능을 보여주었습니다. 단어 오류율(WER) 여러 언어와 데이터세트에 걸쳐. 표준 LibriSpeech 벤치마크에서 Whisper의 대형 모델은 깨끗한 테스트 세트에서 약 3.0%의 WER을 달성하며, 최첨단 감독 ASR 시스템과 비슷합니다. 그러나 Whisper를 진정으로 차별화하는 것은 더 어려운 오디오에서의 강력한 성능입니다.

• Fleurs 다국어 벤치마크에서 Whisper는 96개 언어에서 강력한 성능을 보여주었습니다.
• 강조된 말의 경우 Whisper는 많은 상용 대안에 비해 오류율이 상당히 낮습니다.
• 소음이 많은 환경에서도 Whisper는 대부분의 경쟁 모델보다 더 높은 정확도를 유지합니다.

모델의 제로샷 성능 특히 주목할 만한 점은 작업별 미세 조정 없이도 Whisper는 훈련 중에 명시적으로 최적화되지 않은 언어와 도메인의 음성을 변환할 수 있다는 것입니다. 이러한 다재다능함은 다양한 맥락에서 음성 인식이 필요한 애플리케이션에 매우 강력한 도구가 됩니다.

Whisper의 장점 및 기술 혁신

다국어 기능

가장 중요한 이점 중 하나는 속삭임 AI 인상적이다 다국어 지원. 이 모델은 역사적으로 상업용 ASR 시스템에서 충분히 제공되지 않았던 많은 저자원 언어를 포함하여 약 100개 언어의 음성을 인식하고 필사할 수 있습니다. 이 광범위한 언어 적용 범위는 다른 지역이나 언어 그룹에 대한 별도의 모델이 필요 없이 글로벌 청중에게 서비스를 제공할 수 있는 애플리케이션을 가능하게 합니다.

이 모델은 여러 언어를 필사할 뿐만 아니라 코드 전환(단일 대화 내에서 화자가 언어를 번갈아 가며 사용하는 경우)을 이해하는 능력을 보여줍니다. 이는 많은 경쟁 시스템이 어려움을 겪는 자연어 처리의 특히 어려운 측면입니다.

다양한 오디오 조건에 대한 견고성

속삭임은 놀라운 것을 보여줍니다 소음 회복력 그리고 상당한 배경 소음, 겹치는 스피커 또는 낮은 녹음 품질이 있는 오디오를 처리할 때에도 높은 정확도를 유지할 수 있습니다. 이러한 견고성은 다양한 환경과 녹음 조건의 오디오 샘플을 포함한 다양한 훈련 데이터에서 비롯됩니다.

이 모델은 까다로운 오디오를 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있어 다음과 같은 애플리케이션에 특히 유용합니다.

• 환경 소음이 있는 현장 녹음
• 다양한 오디오 품질을 갖춘 사용자 생성 콘텐츠
• 오래되거나 저하된 오디오가 있는 역사적 아카이브
• 여러 참가자가 있는 회의 및 잠재적인 교차 대화

정확성 및 문맥 이해

간단한 단어 인식을 넘어 Whisper는 고급 기능을 보여줍니다. 문맥 이해 주변 맥락에 따라 모호한 말을 정확하게 필사할 수 있게 해줍니다. 이 모델은 고유 명사를 올바르게 대문자로 쓰고, 구두점을 삽입하고, 숫자, 날짜, 주소와 같은 텍스트 요소를 적절한 방식으로 서식 지정할 수 있습니다.

이러한 기능은 모델의 방대한 매개변수 수와 광범위한 교육 데이터에서 비롯되며, 이를 통해 음성의 단순한 음향 패턴을 넘어 복잡한 언어 패턴과 규칙을 학습할 수 있습니다. 이러한 심층적인 이해는 콘텐츠 분석, 요약 또는 정보 추출과 같은 다운스트림 애플리케이션에 대한 Whisper의 필사본 사용성을 크게 향상시킵니다.

Whisper 기술의 실용적 응용

콘텐츠 생성 및 미디어 제작

. 콘텐츠 제작 산업에서 Whisper는 인터뷰, 팟캐스트, 비디오 콘텐츠의 빠르고 정확한 필사를 가능하게 하여 워크플로우를 혁신했습니다. 미디어 전문가는 Whisper를 사용하여 다음을 수행합니다.

• 비디오에 대한 자막 및 닫힌 캡션을 생성합니다.
• 오디오 콘텐츠의 검색 가능한 아카이브 만들기
• 접근성을 위해 음성 콘텐츠의 텍스트 버전을 제작합니다.
• 오디오 콘텐츠를 텍스트 검색 가능하게 만들어 편집 프로세스를 간소화합니다.

Whisper 음성 인식 기술은 정확도가 높아 이전 세대 ASR 기술에 비해 수동 편집에 필요한 시간을 크게 줄여 콘텐츠 제작자가 작업의 창의적인 측면에 더 집중할 수 있습니다.

접근성 애플리케이션

Whisper의 기능은 다음과 같은 심오한 의미를 갖습니다. 접근성 도구 청각 장애가 있는 개인을 지원하도록 설계되었습니다. 이 모델은 다음을 제공하는 애플리케이션을 구동합니다.

• 회의 및 대화를 위한 실시간 필사
• 교육자료에 대한 정확한 캡션
• 통신을 위한 음성-텍스트 기능
• 주변 음성을 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 보조 장치

이 모델은 다양한 악센트와 말하기 스타일을 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 말하기 패턴에 관계 없이 모든 사용자에게 안정적으로 작동하는 포괄적인 커뮤니케이션 도구를 만드는 데 특히 유용합니다.

비즈니스 인텔리전스 및 분석

조직에서는 Whisper를 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 음성 데이터에서 통찰력을 추출하는 애플리케이션. 주요 애플리케이션은 다음과 같습니다.

• 고객 서비스 전화의 필사 및 분석
• 회의록 및 작업 항목을 생성하기 위한 회의 녹음 처리
• 음성 기반 사용자 경험 연구
• 규제된 커뮤니케이션에 대한 규정 준수 모니터링

이 모델은 도메인별 용어를 정확하게 표현해 내는 능력을 갖추고 있어, 전문 어휘가 일반적인 의료부터 금융 서비스까지 업계 전반에 걸쳐 귀중한 가치를 지닙니다.

학술 및 연구 애플리케이션

In 학술 연구, Whisper는 구어 데이터 분석을 위한 새로운 방법론을 가능하게 합니다. 연구자들은 이 기술을 다음을 위해 사용합니다.

• 질적 연구에서 인터뷰 데이터의 대규모 처리
• 언어 패턴과 언어 사용에 대한 사회언어학적 연구
• 구술 역사 보존 및 분석
• 인류학 연구에서 현장 녹음 처리

Whisper 모델의 오픈 소스 특성은 학술적 응용 분야에 특히 가치가 있었으며, 연구자는 전문적인 연구 요구 사항에 맞게 기술을 조정하고 확장할 수 있었습니다.

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미래 방향 및 진행 중인 개발

현재 제한 사항 및 과제

그 놀라운 능력에도 불구하고, 위스퍼 기술 아직도 미래 개선의 기회를 제공하는 몇 가지 제한에 직면해 있습니다.

• 실시간 처리가 더 크고 정확한 모델 변형의 경우 여전히 어렵습니다.
• 매우 전문화된 기술 용어는 여전히 정확도에 문제를 일으킬 수 있습니다.
• 여러 개의 겹치는 화자가 있는 매우 시끄러운 환경은 필사 품질을 저하시킬 수 있습니다.
• 모델은 불분명한 오디오를 처리할 때 가끔 환각적인 콘텐츠를 생성합니다.

이러한 제한 사항은 해당 분야의 활발한 연구 및 개발 영역을 나타냅니다. 음성 인식 기술, 각 과제를 해결하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다.

다른 AI 시스템과의 통합

Whisper의 미래는 아마도 더 깊은 것을 포함할 것입니다 보완적인 AI 시스템과의 통합 보다 포괄적인 언어 처리 파이프라인을 만드는 것입니다. 특히 유망한 방향은 다음과 같습니다.

• 다중 화자 녹음에서 특정 개인의 음성을 속성화하기 위해 Whisper를 화자 일지화 시스템과 결합
• 향상된 컨텍스트 인식 및 오류 수정을 위해 대규모 언어 모델과 통합
• 감정 인식 및 감정 분석을 통합하여 보다 풍부한 필사본 출력 제공
• 더욱 유창한 다국어 기능을 위한 번역 시스템과의 페어링

이러한 통합을 통해 음성 인식 기술의 유용성이 여러 응용 프로그램과 사용 사례에서 크게 확장될 수 있습니다.

전문화된 적응 및 미세 조정

As 음성을 텍스트로 변환하는 기술 계속 진화하고 있으므로 특정 도메인과 애플리케이션에 대한 Whisper의 보다 전문화된 적응을 볼 수 있을 것으로 예상할 수 있습니다. 특정 모델에 대한 미세 조정:

• 업계 용어 및 전문 용어
• 지역별 방언과 사투리
• 독특한 언어 패턴을 가진 연령대
• 의학, 법률 또는 기술 어휘

이러한 전문적인 적응을 통해 기본 Whisper 아키텍처의 핵심적 장점을 유지하면서도 특정 사용 사례의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

결론

The 위스퍼 AI 모델 음성 인식 기술에서 획기적인 성과를 나타내며, 까다로운 오디오 환경에서 전례 없는 정확성, 다국어 기능 및 견고성을 제공합니다. 오픈 소스 모델이자 상용 API인 Whisper는 고급 음성 인식 기능에 대한 액세스를 민주화하여 산업 및 애플리케이션 전반에 걸쳐 혁신을 가능하게 했습니다.

콘텐츠 제작자부터 접근성 옹호자, 학술 연구자부터 비즈니스 분석가까지 다양한 분야의 사용자는 Whisper가 구어를 정확한 텍스트로 변환하는 기능의 혜택을 누립니다. 개발이 계속되고 기술이 다른 AI 시스템과 더욱 통합됨에 따라 이 기본 기술에서 더욱 강력하고 특화된 애플리케이션이 나올 것으로 예상할 수 있습니다.

연구 프로젝트에서 시작해 광범위하게 사용되는 기술로 발전하기까지 Whisper의 여정은 인공지능의 급속한 발전 속도를 보여주며, 음성 기술이 어떻게 계속 발전하여 더욱 정확하고, 접근성이 높아지고, 디지털 경험에 더 깊이 통합될 것인지를 보여줍니다.

이것을 호출하는 방법 속삭임 우리 웹사이트의 API

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3. 이 사이트의 url을 얻으세요: https://www.cometapi.com/console

4. 를 선택합니다 속삭임 API 요청을 보내고 요청 본문을 설정하는 엔드포인트입니다. 요청 메서드와 요청 본문은 다음에서 가져옵니다. 우리 웹사이트 API 문서. 저희 웹사이트는 귀하의 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다.

5. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다. API 요청을 보낸 후 생성된 완료를 포함하는 JSON 객체를 받게 됩니다.