Whisper

Zrozumienie OpenAI Whisper

Czy Whisper to model czy system?

OpenAI Whisper można uznać zarówno za model, jak i system, w zależności od kontekstu.

• Jako model – Whisper obejmuje architektury sieci neuronowych zaprojektowanych specjalnie do zadań ASR. Zawiera kilka modeli o różnych rozmiarach, od 39 milionów do 1,55 miliarda parametrów. Większe modele oferują lepszą dokładność, ale wymagają większych zasobów obliczeniowych.
• Jako system – Whisper obejmuje nie tylko architekturę modelu, ale także całą infrastrukturę i procesy wokół niego. Obejmuje to dane treningowe, metody pre-processingu oraz integrację różnych zadań, które może realizować, takich jak identyfikacja języka czy tłumaczenie.

Kluczowe możliwości Whisper

Główną funkcją Whisper jest transkrypcja mowy na tekst. Model doskonale sprawdza się w:

• Wielojęzycznym rozpoznawaniu mowy: Obsługuje 99 języków, co czyni go potężnym narzędziem dla globalnych zastosowań.
• Tłumaczeniu mowy: Potrafi tłumaczyć mowę z dowolnego obsługiwanego języka na tekst angielski.
• Identyfikacji języka: Automatycznie wykrywa język mówiony bez wcześniejszego wskazania.
• Odporności na akcenty i szumy tła: Dzięki treningowi na zróżnicowanych danych skutecznie radzi sobie z różnymi akcentami i hałaśliwym otoczeniem.

Jak działa OpenAI Whisper?

Architektura Transformer

Sercem Whisper jest architektura Transformer, konkretnie model typu encoder-decoder. Transformery to sieci neuronowe, które świetnie sprawdzają się w przetwarzaniu sekwencyjnych danych i rozumieniu kontekstu na dłuższych odcinkach. Wprowadzone w artykule „Attention is All You Need” w 2017 roku, stały się podstawą wielu zadań NLP.

Proces działania Whispera obejmuje:

1. Przetwarzanie dźwięku: Wejściowy plik audio jest dzielony na fragmenty 30-sekundowe i zamieniany w log-Mel spektrogram, który odzwierciedla częstotliwość i natężenie sygnału w czasie.
2. Encoder: Przetwarza spektrogram, tworząc numeryczną reprezentację dźwięku.
3. Decoder: Wykorzystuje model językowy do przewidywania sekwencji tokenów tekstowych (słów lub podwyrazów) odpowiadających wejściowi audio.
4. Specjalne tokeny: Model korzysta ze specjalnych tokenów do obsługi zadań takich jak identyfikacja języka, znaczniki czasu i polecenia zadaniowe (np. transkrypcja lub tłumaczenie).

Trening na wielojęzycznych, wielozadaniowych danych nadzorowanych

Whisper był trenowany na ogromnym zbiorze 680 000 godzin nadzorowanych danych zebranych z internetu. Obejmuje to:

• Dane wielojęzyczne: Około 117 000 godzin danych w 99 różnych językach, co zwiększa zdolność modelu do generalizacji między językami.
• Różne warunki akustyczne: Zbiór danych zawiera audio z różnych środowisk i domen, co zapewnia odporność na akcenty, dialekty i szumy tła.
• Uczenie wielozadaniowe: Dzięki trenowaniu na kilku zadaniach jednocześnie (transkrypcja, tłumaczenie, identyfikacja języka) Whisper uczy się współdzielonych reprezentacji, co poprawia ogólną wydajność.

Zastosowania i przykłady użycia

Usługi transkrypcji

• Wirtualne spotkania i robienie notatek: Automatyzacja transkrypcji na platformach obsługujących ogólne audio oraz branże takie jak edukacja, opieka zdrowotna, dziennikarstwo i usługi prawne.
• Tworzenie treści: Generowanie transkryptów do podcastów, wideo i transmisji na żywo, zwiększając dostępność i oferując wersję tekstową.

Tłumaczenie językowe

• Komunikacja globalna: Tłumaczenie mowy w jednym języku na tekst angielski, ułatwiając komunikację międzykulturową.
• Narzędzia do nauki języków: Pomoc w zrozumieniu wymowy i znaczenia w różnych językach.

Automatyzacja AI i chatboty

• Chatboty obsługujące głos: Integracja Whispera z chatbotami umożliwia interakcje głosowe, poprawiając doświadczenie użytkownika.
• Asystenci AI: Tworzenie asystentów rozumiejących i przetwarzających polecenia głosowe w wielu językach.

Zwiększenie dostępności

• Napisy: Generowanie napisów do treści wideo, pomoc osobom z niepełnosprawnościami słuchu.
• Technologie wspomagające: Umożliwienie urządzeniom transkrypcji i tłumaczenia mowy dla użytkowników wymagających wsparcia językowego.

Call center i obsługa klienta

• Transkrypcja w czasie rzeczywistym: Udostępnianie agentom transkryptów rozmów z klientami na żywo, poprawiając jakość obsługi.
• Analiza sentymentu: Analiza tekstu z transkrypcji w celu oceny nastroju klienta i poprawy interakcji.

Zalety OpenAI Whisper

Obsługa wielu języków

Dzięki wsparciu dla 99 języków Whisper wyróżnia się zdolnością do obsługi zróżnicowanych danych językowych. Ta wielojęzyczność sprawia, że jest odpowiedni do zastosowań globalnych i usług dla międzynarodowych odbiorców.

Wysoka dokładność i odporność

Wytrenowany na obszernych danych nadzorowanych, Whisper osiąga wysoką precyzję transkrypcji. Jego odporność na akcenty, dialekty i szumy tła zapewnia wiarygodność w różnych rzeczywistych scenariuszach.

Wszechstronność zadań

Oprócz transkrypcji Whisper oferuje:

• Identyfikację języka: Rozpoznaje język mówiony bez wcześniejszego wskazania.
• Tłumaczenie mowy: Tłumaczy mowę z dowolnego języka na tekst angielski.
• Generowanie znaczników czasu: Udostępnia znaczniki czasowe na poziomie fraz w transkrypcji.

Dostępność open-source

Wydany jako oprogramowanie open-source, Whisper pozwala programistom:

• Personalizować i dostrajać: Dostosowywać model do konkretnych zadań i branż.
• Zintegrować z aplikacjami: Wbudować Whisper w produkty i usługi bez ograniczeń licencyjnych.
• Współtworzyć społeczność: Rozwijać model i dzielić się ulepszeniami.

Ograniczenia i wyzwania

Wymagania obliczeniowe

• Zasobożerność: Większe modele wymagają znacznej mocy obliczeniowej i pamięci (do 10 GB VRAM dla największego modelu).
• Czas przetwarzania: Szybkość transkrypcji zależy od wielkości modelu — większe modele działają wolniej.

Skłonność do halucynacji

• Niepoprawne transkrypcje: Whisper może czasem wygenerować tekst, który nie był wypowiedziany (tzw. halucynacje), szczególnie w niektórych językach lub przy słabej jakości dźwięku.

Ograniczone wsparcie dla języków innych niż angielski

• Bias danych: Znaczna część zbioru treningowego to dane angielskie, co może wpływać na dokładność w mniej reprezentowanych językach.
• Konieczność dostrajania: Potrzebne może być dodatkowe trenowanie, by poprawić wyniki w konkretnych językach czy dialektach.

Ograniczenia wejścia

• Długość audio: Whisper przetwarza dźwięk w 30-sekundowych fragmentach, co może utrudniać transkrypcję dłuższych nagrań.
• Ograniczenia rozmiaru pliku: Model open-source może mieć limity dotyczące rozmiaru i formatu plików wejściowych.

OpenAI Whisper w automatyzacji AI i chatbotach

Ulepszanie interakcji z użytkownikiem

Dzięki integracji Whispera z chatbotami i asystentami AI możesz umożliwić:

• Polecenia głosowe: Pozwala użytkownikom na interakcję za pomocą mowy zamiast tekstu.
• Obsługę wielu języków: Dla użytkowników preferujących lub wymagających różnych języków.
• Lepszą dostępność: Pomoc osobom z niepełnosprawnościami lub tym, którzy nie mogą korzystać z tradycyjnych metod wprowadzania danych.

Usprawnianie workflow

• Automatyczne transkrypcje: Ograniczenie ręcznej pracy przy sporządzaniu notatek i dokumentacji.
• Analiza danych: Zamiana treści mówionej na tekst do analizy, monitorowania i wyciągania wniosków.

Przykłady zastosowań w praktyce

• Boty na spotkaniach wirtualnych: Narzędzia dołączające do spotkań online i transkrybujące rozmowy w czasie rzeczywistym.
• Boty obsługi klienta: Systemy rozumiejące i odpowiadające na zapytania głosowe, poprawiające doświadczenie klienta.
• Platformy edukacyjne: Aplikacje transkrybujące wykłady lub oferujące tłumaczenia studentom.

Alternatywy dla OpenAI Whisper

Alternatywy open-source

• Mozilla DeepSpeech: Open-source’owy silnik ASR umożliwiający trenowanie własnych modeli.
• Kaldi: Narzędzie szeroko wykorzystywane w badaniach i przemyśle do rozpoznawania mowy.
• Wav2vec: System Meta AI do samouczenia się przetwarzania mowy.

Komercyjne API

• Google Cloud Speech-to-Text: Rozpoznawanie mowy z szerokim wsparciem językowym.
• Microsoft Azure AI Speech: Usługi mowy z opcjami personalizacji.
• AWS Transcribe: Usługa Amazona oferująca rozpoznawanie mowy i funkcje jak własny słownik.

Wyspecjalizowani dostawcy

• Gladia: Hybrydowa i ulepszona architektura Whisper z dodatkowymi możliwościami.
• AssemblyAI: API zamiany mowy na tekst z funkcjami moderacji treści.
• Deepgram: Transkrypcja w czasie rzeczywistym z opcją trenowania własnych modeli.

Czynniki do rozważenia przy wyborze Whisper

Dokładność i szybkość

• Kompromisy: Większe modele oferują większą dokładność, ale wymagają więcej zasobów i działają wolniej.
• Testowanie: Sprawdź wydajność na danych rzeczywistych, odpowiadających Twojej aplikacji.

Ilość audio

• Skalowalność: Weź pod uwagę potrzeby sprzętowe i infrastrukturę do przetwarzania dużych wolumenów.
• Przetwarzanie wsadowe: Wdrażaj metody efektywnego przetwarzania dużych zbiorów danych.

Zaawansowane funkcje

• Dodatkowe możliwości: Oceń, czy potrzebujesz funkcji takich jak transkrypcja na żywo czy rozpoznawanie mówców.
• Personalizacja: Określ nakład pracy potrzebny do wdrożenia dodatkowych funkcji.

Wsparcie językowe

• Docelowe języki: Zweryfikuj wydajność modelu w językach istotnych dla Twojej aplikacji.
• Dostrajanie: Zaplanuj dodatkowy trening dla mniej reprezentowanych języków.

Wiedza i zasoby

• Kompetencje techniczne: Upewnij się, że Twój zespół posiada umiejętności wdrażania i adaptowania modelu.
• Infrastruktura: Oceń wymagania sprzętowe i możliwości hostingu.

Koszty

• Open-source vs komercja: Zbalansuj oszczędności na początku z potencjalnymi kosztami utrzymania i skalowania.
• Całkowity koszt posiadania: Weź pod uwagę sprzęt, czas programistów i bieżące wsparcie.

Jak korzystać z Whispera w Pythonie?

Whisper jest zaimplementowany jako biblioteka Pythona, co umożliwia płynną integrację z projektami opartymi na tym języku. Używanie Whispera w Pythonie wymaga przygotowania środowiska, instalacji potrzebnych zależności oraz wykorzystania funkcji biblioteki do transkrypcji lub tłumaczenia plików audio.

Instalacja Whispera w Pythonie

Przed użyciem Whispera należy przygotować środowisko pracy, instalując Pythona, PyTorch, FFmpeg i samą bibliotekę Whisper.

Wymagania wstępne

• Python: Zalecana wersja 3.8–3.11.
• PyTorch: Framework do głębokiego uczenia wymagany do uruchomienia modelu Whisper.
• FFmpeg: Narzędzie wiersza poleceń do obsługi plików audio i wideo.
• Biblioteka Whisper: Pakiet Pythona udostępniony przez OpenAI.

Krok 1: Instalacja Pythona i PyTorch

Jeśli nie masz zainstalowanego Pythona, pobierz go z oficjalnej strony. Aby zainstalować PyTorch, użyj pip:

pip install torch

Alternatywnie odwiedź stronę PyTorch, aby uzyskać szczegółowe instrukcje dla swojego systemu operacyjnego i wersji Pythona.

Krok 2: Instalacja FFmpeg

Whisper wymaga FFmpeg do przetwarzania plików audio. Zainstaluj FFmpeg przy użyciu odpowiedniego menedżera pakietów.

Ubuntu/Debian:

sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

MacOS (Homebrew):

brew install ffmpeg

Windows (Chocolatey):

choco install ffmpeg

Krok 3: Instalacja biblioteki Whisper

Zainstaluj pakiet Whisper dla Pythona przez pip:

pip install -U openai-whisper

Aby zainstalować najnowszą wersję bezpośrednio z repozytorium GitHub:

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

Uwaga dla użytkowników Windows

Upewnij się, że tryb deweloperski jest włączony:

1. Wejdź w Ustawienia.
2. Przejdź do Prywatność i zabezpieczenia > Dla deweloperów.
3. Włącz Tryb deweloperski.

Dostępne modele i specyfikacje

Whisper oferuje kilka modeli różniących się rozmiarem i możliwościami. Zakres modeli: od tiny do large, każdy balansuje pomiędzy szybkością a dokładnością.

Wybór odpowiedniego modelu

• Modele tylko angielskie (.en): Zoptymalizowane do transkrypcji angielskiego, zapewniają lepszą wydajność dla audio w tym języku.
• Modele wielojęzyczne: Umożliwiają transkrypcję wielu języków, odpowiednie dla globalnych zastosowań.
• Rozmiar modelu: Większe modele oferują większą dokładność, ale wymagają więcej zasobów. Wybierz model dostosowany do możliwości sprzętowych i potrzeb.

Używanie Whispera w Pythonie

Po przygotowaniu środowiska i zainstalowaniu niezbędnych komponentów możesz rozpocząć korzystanie z Whispera w swoich projektach Python.

Importowanie biblioteki i ładowanie modelu

Zacznij od zaimportowania biblioteki Whisper i załadowania modelu:

import whisper

# Załaduj wybrany model
model = whisper.load_model("base")

Zmień "base" na nazwę modelu odpowiednią dla Twojej aplikacji.

Transkrybowanie plików audio

Whisper udostępnia prostą funkcję transcribe do konwersji plików audio na tekst.

Przykład: Transkrypcja angielskiego pliku audio

# Transkrybuj plik audio
result = model.transcribe("path/to/english_audio.mp3")

# Wyświetl transkrypcję
print(result["text"])

Wyjaśnienie

• model.transcribe(): Przetwarza plik audio i zwraca słownik z transkrypcją i innymi danymi.
• result["text"]: Uzyskuje tekst transkrypcji z wyniku.

Tłumaczenie audio na angielski

Whisper potrafi tłumaczyć audio z różnych języków na angielski.

Przykład: Tłumaczenie hiszpańskiego audio na angielski

# Transkrybuj i przetłumacz hiszpańskie audio na angielski
result = model.transcribe("path/to/spanish_audio.mp3", task="translate")

# Wyświetl tłumaczenie
print(result["text"])

Wyjaśnienie

• task="translate": Wskazuje modelowi, by tłumaczył audio na angielski zamiast transkrybować dosłownie.

Wskazanie języka

Whisper potrafi automatycznie wykrywać język, ale jego wskazanie może zwiększyć dokładność i szybkość.

Przykład: Transkrypcja francuskiego audio

# Transkrybuj francuskie audio, wskazując język
result = model.transcribe("path/to/french_audio.wav", language="fr")

# Wyświetl transkrypcję
print(result["text"])

Wykrywanie języka audio

Whisper pozwala wykryć język mówiony w pliku za pomocą metody detect_language.

Przykład: Wykrywanie języka

# Załaduj i przetwórz audio
audio = whisper.load_audio("path/to/unknown_language_audio.mp3")
audio = whisper.pad_or_trim(audio)

# Zamień na log-Mel spektrogram
mel = whisper.log_mel_spectrogram(audio).to(model.device)

# Wykryj język
_, probs = model.detect_language(mel)
language = max(probs, key=probs.get)

print(f"Detected language: {language}")

Wyjaśnienie

• whisper.load_audio(): Ładuje plik audio.
• whisper.pad_or_trim(): Dopasowuje długość audio do wymagań modelu.
• whisper.log_mel_spectrogram(): Konwertuje audio do formatu oczekiwanego przez model.
• model.detect_language(): Zwraca prawdopodobieństwa dla każdego języka i wybiera najbardziej prawdopodobny.

Zaawansowana obsługa i personalizacja

Aby uzyskać większą kontrolę nad procesem transkrypcji, możesz korzystać z funkcji niskopoziomowych i dostosowywać opcje dekodowania.

Używanie funkcji decode

Funkcja decode pozwala określić opcje takie jak język, zadanie czy obecność znaczników czasu.

Przykład: Własne opcje dekodowania

# Ustaw opcje dekodowania
options = whisper.DecodingOptions(language="de", without_timestamps=True)

# Dekoduj audio
result = whisper.decode(model, mel, options)

# Wyświetl rozpoznany tekst
print(result.text)

Przetwarzanie dźwięku z mikrofonu na żywo

Możesz zintegrować Whispera do transkrypcji dźwięku z mikrofonu w czasie rzeczywistym.

Przykład: Transkrypcja dźwięku z mikrofonu

import whisper
import sounddevice as sd

# Załaduj model
model = whisper.load_model("base")

# Nagrywaj audio z mikrofonu
duration = 5  # sekundy
fs = 16000  # Próbkowanie
print("Recording...")
audio = sd.rec(int(duration * fs), samplerate=fs, channels=1, dtype='float32')
sd.wait