OpenAI Whisper est un système de reconnaissance automatique de la parole (ASR). Il est conçu pour convertir le langage parlé en texte. Whisper a été entraîné sur une gamme variée d’audio Internet, qui comprend différents accents, environnements et langues. Cette approche d’entraînement vise à améliorer sa précision et sa robustesse dans différents contextes vocaux.
Pour comprendre son importance, il est important de considérer les défis de la technologie ASR. Les systèmes traditionnels de reconnaissance vocale ont souvent du mal à gérer les accents, les bruits de fond et les différentes langues. La formation de Whisper sur un ensemble de données variées aborde ces questions, visant à un système plus inclusif et plus efficace. Dans le monde technologique en constante évolution, les applications de synthèse vocale deviennent de plus en plus importantes pour un large éventail d’utilisations, qu’il s’agisse d’aider les personnes handicapées ou de rationaliser les flux de travail des entreprises.
Whisper d’OpenAI est à la pointe de cette technologie, offrant un outil puissant pour convertir les mots prononcés en texte écrit. Cependant, pour tirer le meilleur parti de Whisper, il est essentiel d’affiner le modèle pour répondre à des besoins spécifiques, tels que la reconnaissance de différents accents, l’élargissement du vocabulaire et la prise en charge de langues supplémentaires. Cet article vous fournira les conseils nécessaires pour améliorer la précision de transcription de Whisper, en s’appuyant sur des conseils pratiques et des avis d’experts.
Lorsque vous commencerez à travailler avec Whisper, vous constaterez qu’il existe différentes tailles, le plus petit modèle ayant 39 millions de paramètres et le plus grand 1,5 milliard. La première étape consiste à sélectionner la taille du modèle qui convient à votre projet. Ce choix est crucial car il influe sur les performances du modèle et sur la puissance de calcul dont vous aurez besoin. Si vous avez affaire à un large éventail de types de discours ou si vous avez besoin d’une grande précision, vous pouvez opter pour les modèles les plus grands, à condition que vous disposiez des ressources nécessaires.
Réglage fin de l’IA vocale de Whisper
La base de l’optimisation de tout modèle de conversion de la parole en texte est un ensemble de données solide. Cet ensemble de données doit être une collection d’enregistrements audio associés à des transcriptions textuelles précises. Lorsque vous constituez votre ensemble de données, la diversité est essentielle. Vous devez inclure un éventail de voix, d’accents et de dialectes, ainsi que toute terminologie spécialisée susceptible d’être pertinente pour votre projet. Si vous envisagez de transcrire des conférences médicales, par exemple, votre ensemble de données doit inclure des termes médicaux. En couvrant un large spectre de discours, vous vous assurez que Whisper peut gérer les types d’audio avec lesquels vous travaillerez.
Une fois que votre ensemble de données est prêt, vous passerez au processus de réglage fin à l’aide de scripts. Ces scripts vous guident à travers les étapes du réglage fin, de la préparation de vos données à l’entraînement du modèle et à l’évaluation de ses performances. Vous pouvez trouver ces scripts dans divers référentiels en ligne, dont certains sont libres et gratuits, tandis que d’autres sont des produits commerciaux.
L’entraînement est la phase où votre ensemble de données apprend à Whisper à ajuster ses paramètres pour mieux comprendre le discours qui vous intéresse. Après l’entraînement, il est crucial d’évaluer la qualité de l’apprentissage du modèle. Vous le ferez en regardant des métriques comme le taux d’erreurs de mots, qui vous indique combien de fois le modèle fait des erreurs. Cette étape d’évaluation est essentielle, car elle permet de savoir si l’adaptation a été réussie et s’il reste des points à améliorer.
Pour améliorer encore la précision de la transcription, vous pouvez intégrer des techniques supplémentaires telles que l’utilisation de modèles GPT pour les corrections post-transcription ou l’emploi de méthodes telles que les adaptateurs et les approximations de rang inférieur. Ces approches vous permettent de mettre à jour le modèle efficacement sans avoir à le réentraîner à partir de zéro. Après une mise au point et des tests approfondis, vous intégrerez les adaptateurs au modèle Whisper de base. Le modèle mis à jour est alors prêt à être utilisé dans le monde réel, où il peut être appliqué à divers scénarios pratiques, des assistants à commande vocale aux services de transcription automatisés.
Pour obtenir les meilleurs résultats, il est important d’affiner continuellement votre modèle. Assurez-vous que votre ensemble de données reflète les types de discours que vous souhaitez transcrire. Prêtez attention à la représentation du spectre Mel des sons, qui est cruciale pour la précision du modèle Transformer utilisé par Whisper. Évaluez régulièrement les performances de votre modèle et apportez des améliorations itératives pour qu’il soit toujours le plus performant possible.
OpenAI Whisper
En suivant ces étapes, vous pouvez personnaliser Whisper pour répondre à vos besoins spécifiques de transcription. Que vous travailliez sur un projet qui nécessite la compréhension de plusieurs langues ou que vous ayez besoin de transcrire des discussions techniques avec précision, le réglage fin de Whisper peut vous aider à obtenir des résultats de haute qualité adaptés à votre application. Avec une préparation minutieuse et un perfectionnement continu, Whisper peut devenir un outil inestimable dans votre boîte à outils de synthèse vocale.
Whisper est un système de reconnaissance automatique de la parole (ASR) entraîné sur 680 000 heures de données supervisées multilingues et multitâches collectées sur le web. Nous montrons que l’utilisation d’un ensemble de données aussi vaste et diversifié permet d’améliorer la robustesse aux accents, au bruit de fond et au langage technique. En outre, il permet la transcription dans plusieurs langues, ainsi que la traduction de ces langues vers l’anglais. OpenAI a ouvert les modèles et le code d’inférence pour servir de base à la création d’applications utiles et à la poursuite de la recherche sur le traitement robuste de la parole. Pour en savoir plus sur le réseau neuronal open source Whisper, rendez-vous sur le site officiel d’OpenAI.
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