Whisper

OpenAI Whisper verstehen

Ist Whisper ein Modell oder ein System?

OpenAI Whisper kann je nach Kontext sowohl als Modell als auch als System betrachtet werden.

• Als Modell umfasst Whisper neuronale Netzwerk-Architekturen, die speziell für ASR-Aufgaben entwickelt wurden. Es beinhaltet mehrere Modelle unterschiedlicher Größe, von 39 Millionen bis 1,55 Milliarden Parametern. Größere Modelle bieten eine höhere Genauigkeit, benötigen jedoch mehr Rechenressourcen.
• Als System umfasst Whisper nicht nur die Modellarchitektur, sondern auch die gesamte Infrastruktur und die Prozesse drumherum. Dazu gehören Trainingsdaten, Vorverarbeitungsmethoden sowie die Integration verschiedener Aufgaben, die es ausführen kann, wie Sprachidentifikation und Übersetzung.

Zentrale Funktionen von Whisper

Die Hauptfunktion von Whisper ist die Transkription von Sprache in Text. Es überzeugt durch:

• Mehrsprachige Spracherkennung: Unterstützt 99 Sprachen und ist damit ein leistungsfähiges Tool für globale Anwendungen.
• Sprachübersetzung: Kann gesprochene Sprache aus jeder unterstützten Sprache in englischen Text übersetzen.
• Sprachidentifikation: Erkennt automatisch die gesprochene Sprache ohne vorherige Angabe.
• Robustheit gegenüber Akzenten und Hintergrundgeräuschen: Durch Training mit vielfältigen Daten kann Whisper unterschiedliche Akzente und laute Umgebungen effektiv handhaben.

Wie funktioniert OpenAI Whisper?

Transformer-Architektur

Im Kern von Whisper liegt die Transformer-Architektur, speziell ein Encoder-Decoder-Modell. Transformer sind neuronale Netze, die sich besonders für die Verarbeitung sequenzieller Daten und das Verstehen von Kontext über lange Abfolgen eignen. Vorgestellt im Paper “Attention is All You Need” (2017), sind Transformer heute grundlegend für viele NLP-Aufgaben.

Ablauf in Whisper:

1. Audio-Vorverarbeitung: Eingangs-Audio wird in 30-Sekunden-Abschnitte unterteilt und in ein Log-Mel-Spektrogramm umgewandelt, das die Frequenz und Intensität der Audiosignale über die Zeit abbildet.
2. Encoder: Verarbeitet das Spektrogramm und generiert eine numerische Repräsentation des Audios.
3. Decoder: Nutzt ein Sprachmodell, um die Folge von Text-Tokens (Wörter oder Wortbestandteile) zu den Audioeingaben vorherzusagen.
4. Verwendung spezieller Tokens: Setzt spezielle Tokens ein, um Aufgaben wie Sprachidentifikation, Zeitstempel und spezifische Anweisungen (z. B. Transkribieren oder Übersetzen) abzubilden.

Training mit mehrsprachigen, multitask-überwachten Daten

Whisper wurde mit einem riesigen Datensatz von 680.000 Stunden überwachter Daten aus dem Internet trainiert. Dieser umfasst:

• Mehrsprachige Daten: Ungefähr 117.000 Stunden stammen aus 99 verschiedenen Sprachen, was die Generalisierungsfähigkeit des Modells erhöht.
• Vielfältige akustische Bedingungen: Die Daten enthalten Audio aus verschiedenen Bereichen und Umgebungen, was die Robustheit gegenüber Akzenten, Dialekten und Hintergrundgeräuschen sicherstellt.
• Multitask-Lernen: Durch gleichzeitiges Training auf mehreren Aufgaben (Transkription, Übersetzung, Sprachidentifikation) lernt Whisper gemeinsame Repräsentationen, die die Gesamtleistung verbessern.

Anwendungsbereiche und Use Cases

Transkriptionsdienste

• Virtuelle Meetings und Notizen: Automatisierte Transkription für Plattformen im allgemeinen Audio-Bereich und für spezielle Branchen wie Bildung, Gesundheitswesen, Journalismus und Rechtswesen.
• Content-Erstellung: Erstellung von Transkripten für Podcasts, Videos und Livestreams zur Verbesserung der Barrierefreiheit und als Textreferenz.

Sprachübersetzung

• Globale Kommunikation: Übersetzung von Sprache in eine andere Sprache (z. B. nach Englisch), um die Verständigung über Sprachgrenzen hinweg zu erleichtern.
• Sprachlern-Tools: Unterstützung von Lernenden bei Aussprache und Bedeutung in verschiedenen Sprachen.

KI-Automatisierung und Chatbots

• Sprachgesteuerte Chatbots: Integration von Whisper in Chatbots für Sprachinteraktionen zur Verbesserung des Nutzererlebnisses.
• KI-Assistenten: Entwicklung von Assistenten, die gesprochene Befehle in verschiedenen Sprachen verstehen und verarbeiten können.

Barrierefreiheit

• Untertitelung: Generierung von Untertiteln für Videoinhalte, um Menschen mit Hörbeeinträchtigungen zu unterstützen.
• Hilfstechnologien: Geräte können Sprache transkribieren und übersetzen und so Nutzern mit Sprachbarrieren helfen.

Callcenter und Kundensupport

• Echtzeit-Transkription: Bereitstellung von Echtzeit-Transkripten für Kundenanrufe, um Agenten zu unterstützen.
• Stimmungsanalyse: Analyse der transkribierten Texte zur Einschätzung der Kundenzufriedenheit und zur Optimierung von Interaktionen.

Vorteile von OpenAI Whisper

Mehrsprachige Unterstützung

Mit der Unterstützung von 99 Sprachen hebt sich Whisper durch die Verarbeitung vielfältiger Sprachdaten hervor. Diese Mehrsprachigkeit macht es ideal für globale Anwendungen und Dienste mit internationalem Publikum.

Hohe Genauigkeit und Robustheit

Durch das Training mit umfangreichen überwachten Daten erreicht Whisper hohe Genauigkeitsraten bei Transkriptionen. Die Robustheit gegenüber Akzenten, Dialekten und Hintergrundgeräuschen macht es in vielen realen Szenarien zuverlässig.

Vielseitigkeit der Aufgaben

Neben der Transkription kann Whisper:

• Sprachidentifikation: Die gesprochene Sprache ohne vorherige Angabe erkennen.
• Sprachübersetzung: Gesprochene Sprache in englischen Text übersetzen.
• Zeitstempel generieren: Zeitmarken auf Satzebene in Transkripten bereitstellen.

Open-Source-Verfügbarkeit

Als Open-Source-Software veröffentlicht, ermöglicht Whisper Entwicklern:

• Anpassung und Feinabstimmung: Das Modell für spezielle Aufgaben oder Domänen anpassen.
• Integration in Anwendungen: Whisper ohne Lizenzbeschränkungen in Produkte und Dienste einbinden.
• Beitrag zur Community: Das Modell weiterentwickeln und Verbesserungen teilen.

Einschränkungen und Überlegungen

Rechnerische Anforderungen

• Ressourcenintensiv: Große Modelle benötigen viel Rechenleistung und Arbeitsspeicher (bis zu 10 GB VRAM für das größte Modell).
• Verarbeitungszeit: Die Transkriptionsgeschwindigkeit variiert; größere Modelle sind langsamer als kleinere.

Anfällig für Halluzinationen

• Ungenaue Transkripte: Whisper kann manchmal Text produzieren, der nicht gesprochen wurde (Halluzinationen), besonders bei bestimmten Sprachen oder schlechter Audioqualität.

Begrenzte Unterstützung für Nicht-Englisch

• Datenbias: Ein Großteil der Trainingsdaten ist auf Englisch, was die Genauigkeit bei weniger vertretenen Sprachen beeinträchtigen kann.
• Feinabstimmung erforderlich: Für bestimmte Sprachen oder Dialekte ist ggf. zusätzliches Training notwendig.

Eingabebeschränkungen

• Audiolänge: Whisper verarbeitet Audio in 30-Sekunden-Abschnitten, was längere kontinuierliche Transkriptionen erschweren kann.
• Dateigrößenbeschränkungen: Das Open-Source-Modell kann Beschränkungen hinsichtlich Eingabedatei-Größe und -Format haben.

OpenAI Whisper in KI-Automatisierung und Chatbots

Verbesserung der Nutzerinteraktion

Durch die Integration von Whisper in Chatbots und KI-Assistenten können Entwickler ermöglichen:

• Sprachbefehle: Nutzer können per Sprache statt Text interagieren.
• Mehrsprachige Unterstützung: Für Nutzer mit unterschiedlichen Sprachpräferenzen oder -anforderungen.
• Verbesserte Barrierefreiheit: Unterstützung für Personen mit Behinderungen oder ohne Zugang zu traditionellen Eingabemethoden.

Effizienzsteigerung von Workflows

• Automatisierte Transkription: Reduziert manuellen Aufwand bei Notizen und Dokumentation.
• Datenanalyse: Umwandlung von gesprochener Sprache in Text für Analyse, Monitoring und Insights.

Beispiele aus der Praxis

• Virtuelle Meeting-Bots: Tools, die sich in Online-Meetings einklinken und Diskussionen in Echtzeit transkribieren.
• Kundenservice-Bots: Systeme, die gesprochene Anfragen verstehen und beantworten, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
• Lernplattformen: Anwendungen, die Vorlesungen transkribieren oder Übersetzungen für Studierende bereitstellen.

Alternativen zu OpenAI Whisper

Open-Source-Alternativen

• Mozilla DeepSpeech: Open-Source-ASR-Engine mit Möglichkeit zum Training eigener Modelle.
• Kaldi: Ein Toolkit, das in Forschung und Industrie weit verbreitet für Spracherkennung ist.
• Wav2vec: System von Meta AI für selbstüberwachtes Sprach-Processing.

Kommerzielle APIs

• Google Cloud Speech-to-Text: Bietet Spracherkennung mit umfassender Sprachunterstützung.
• Microsoft Azure AI Speech: Sprachdienste mit Anpassungsoptionen.
• AWS Transcribe: Amazons Spracherkennungsservice mit Funktionen wie Custom Vocabulary.

Spezialisierte Anbieter

• Gladia: Bietet eine hybride und erweiterte Whisper-Architektur mit Zusatzfunktionen.
• AssemblyAI: Bietet Speech-to-Text-APIs mit Features wie Inhaltsmoderation.
• Deepgram: Echtzeit-Transkription und Optionen für individuelles Modelltraining.

Faktoren bei der Auswahl von Whisper

Genauigkeit und Geschwindigkeit

• Abwägungen: Größere Modelle bieten höhere Genauigkeit, benötigen aber mehr Ressourcen und sind langsamer.
• Tests: Die Leistung sollte mit echten Anwendungsdaten getestet werden.

Audiovolumen

• Skalierbarkeit: Berücksichtigen Sie Hardware- und Infrastrukturbedarf für große Datenmengen.
• Batch-Verarbeitung: Methoden zur effizienten Verarbeitung großer Datensätze implementieren.

Erweiterte Funktionen

• Zusatzfunktionen: Prüfen Sie, ob z. B. Live-Transkription oder Sprechererkennung benötigt werden.
• Anpassung: Aufwand für die Implementierung zusätzlicher Features bewerten.

Sprachunterstützung

• Zielsprachen: Modellleistung in für Ihre Anwendung relevanten Sprachen prüfen.
• Feinabstimmung: Eventuell zusätzliches Training für weniger vertretene Sprachen einplanen.

Fachwissen und Ressourcen

• Technische Kompetenz: Ihr Team sollte die nötigen Fähigkeiten zur Implementierung und Anpassung mitbringen.
• Infrastruktur: Hardware-Anforderungen und Hosting-Möglichkeiten evaluieren.

Kostenüberlegungen

• Open Source vs. Kommerziell: Anfangs geringere Kosten bei Open Source ggü. potenziellen langfristigen Ausgaben für Wartung und Skalierung abwägen.
• Total Cost of Ownership: Hardware, Entwicklungszeit und laufende Supportkosten berücksichtigen.

Wie wird Whisper in Python verwendet?

Whisper ist als Python-Bibliothek implementiert und lässt sich nahtlos in Python-basierte Projekte integrieren. Die Nutzung von Whisper in Python umfasst das Einrichten der Entwicklungsumgebung, die Installation aller erforderlichen Abhängigkeiten und die Verwendung der Bibliotheksfunktionen zur Transkription oder Übersetzung von Audiodateien.

Whisper in Python einrichten

Vor der Nutzung von Whisper muss die Entwicklungsumgebung mit Python, PyTorch, FFmpeg und der Whisper-Bibliothek eingerichtet werden.

Voraussetzungen

• Python: Empfohlen wird Version 3.8 bis 3.11.
• PyTorch: Deep-Learning-Framework zum Ausführen des Whisper-Modells.
• FFmpeg: Kommandozeilen-Tool zur Verarbeitung von Audio- und Videodateien.
• Whisper-Bibliothek: Das von OpenAI bereitgestellte Python-Paket.

Schritt 1: Python und PyTorch installieren

Falls Python noch nicht installiert ist, laden Sie es von der offiziellen Website herunter. PyTorch installieren Sie mit pip:

pip install torch

Alternativ finden Sie auf der PyTorch-Website spezifische Installationsanweisungen je nach Betriebssystem und Python-Version.

Schritt 2: FFmpeg installieren

Whisper benötigt FFmpeg zur Verarbeitung von Audiodateien. Installieren Sie FFmpeg mit dem passenden Paketmanager für Ihr Betriebssystem.

Ubuntu/Debian:

sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

MacOS (mit Homebrew):

brew install ffmpeg

Windows (mit Chocolatey):

choco install ffmpeg

Schritt 3: Whisper-Bibliothek installieren

Installieren Sie das Whisper-Python-Paket mit pip:

pip install -U openai-whisper

Um die neueste Version direkt aus dem GitHub-Repository zu installieren:

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git

Hinweis für Windows-Nutzer

Stellen Sie sicher, dass der Entwicklermodus aktiviert ist:

1. Gehen Sie zu Einstellungen.
2. Navigieren Sie zu Datenschutz & Sicherheit > Für Entwickler.
3. Aktivieren Sie den Entwicklermodus.

Verfügbare Modelle und Spezifikationen

Whisper bietet verschiedene Modelle mit unterschiedlichen Größen und Fähigkeiten. Die Modelle reichen von tiny bis large und bieten jeweils unterschiedliche Balancen zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit.

Das richtige Modell wählen

• Nur-Englisch-Modelle (.en): Für englische Transkriptionen optimiert, mit besserer Leistung bei englischem Audio.
• Mehrsprachige Modelle: Können mehrere Sprachen transkribieren, ideal für internationale Anwendungen.
• Modellgröße: Größere Modelle bieten höhere Genauigkeit, benötigen aber mehr Rechenressourcen. Wählen Sie ein Modell entsprechend Ihrer Hardware und Ihren Anforderungen.

Whisper in Python verwenden

Nach Einrichtung der Umgebung und Installation der erforderlichen Komponenten können Sie Whisper in Ihren Python-Projekten einsetzen.

Bibliothek importieren und Modell laden

Importieren Sie die Whisper-Bibliothek und laden Sie ein Modell:

import whisper

# Gewünschtes Modell laden
model = whisper.load_model("base")

Ersetzen Sie "base" durch den Modellnamen, der zu Ihrer Anwendung passt.

Audiodateien transkribieren

Whisper bietet eine einfache transcribe-Funktion, um Audiodateien in Text umzuwandeln.

Beispiel: Englische Audiodatei transkribieren

# Audiodatei transkribieren
result = model.transcribe("path/to/english_audio.mp3")

# Transkription ausgeben
print(result["text"])

Erklärung

• model.transcribe(): Verarbeitet die Audiodatei und gibt ein Dictionary mit Transkription und weiteren Metadaten zurück.
• result["text"]: Gibt den transkribierten Text aus dem Ergebnis aus.

Audio ins Englische übersetzen

Whisper kann Audio aus verschiedenen Sprachen ins Englische übersetzen.

Beispiel: Spanisches Audio ins Englische übersetzen

# Spanisches Audio transkribieren und ins Englische übersetzen
result = model.transcribe("path/to/spanish_audio.mp3", task="translate")

# Übersetzten Text ausgeben
print(result["text"])

Erklärung

• task="translate": Weist das Modell an, das Audio ins Englische zu übersetzen, statt es wortgetreu zu transkribieren.

Sprache angeben

Obwohl Whisper die Sprache automatisch erkennen kann, verbessert eine explizite Angabe die Genauigkeit und Geschwindigkeit.

Beispiel: Französisches Audio transkribieren

# Französisches Audio mit Sprachangabe transkribieren
result = model.transcribe("path/to/french_audio.wav", language="fr")

# Transkription ausgeben
print(result["text"])

Sprache im Audio erkennen

Whisper kann die im Audio gesprochene Sprache mit der Methode detect_language identifizieren.

Beispiel: Spracherkennung

# Audio laden und vorverarbeiten
audio = whisper.load_audio("path/to/unknown_language_audio.mp3")
audio = whisper.pad_or_trim(audio)

# In Log-Mel-Spektrogramm umwandeln
mel = whisper.log_mel_spectrogram(audio).to(model.device)

# Sprache erkennen
_, probs = model.detect_language(mel)
language = max(probs, key=probs.get)

print(f"Erkannte Sprache: {language}")

Erklärung

• whisper.load_audio(): Lädt die Audiodatei.
• whisper.pad_or_trim(): Passt die Audiolänge an die Modellanforderungen an.
• whisper.log_mel_spectrogram(): Wandelt das Audio in das vom Modell erwartete Format um.
• model.detect_language(): Gibt Wahrscheinlichkeiten für jede Sprache zurück und erkennt die wahrscheinlichste.

Erweiterte Nutzung und Anpassung

Für mehr Kontrolle über den Transkriptionsprozess können Sie Low-Level-Funktionen nutzen und Dekodieroptionen anpassen.

Die Funktion decode verwenden

Mit der decode-Funktion können Sie Optionen wie Sprache, Aufgabe und Zeitstempel angeben.

Beispiel: Eigene Dekodieroptionen

# Dekodieroptionen setzen
options = whisper.DecodingOptions(language="de", without_timestamps=True)

# Audio dekodieren
result = whisper.decode(model, mel, options)

# Erkannten Text ausgeben
print(result.text)

Live-Audio-Eingabe verarbeiten

Sie können Whisper integrieren, um Live-Audio von einem Mikrofon zu transkribieren.

Beispiel: Live-Mikrofoneingabe transkribieren

import whisper
import sounddevice as sd

# Modell laden
model = whisper.load_model("base")

# Audio vom Mikrofon aufnehmen
duration = 5  # Sekunden
fs = 16000  # Abtastrate
print("Aufnahme läuft...")
audio = sd.rec(int(duration * fs), samplerate=fs, channels=1, dtype='float32')
sd.wait