使用OpenAI Whisper为开发人员带来生动对话：开发人员指南 🧑‍💻️

在以人工智能驱动的应用程序世界中，OpenAI Whisper是一款开创性的工具，可以将口语转换为文本，其准确性和多功能性令人赞叹。无论您是想要在多种语言中转录音频，还是与其他LLM（如ChatGPT）构建交互式音频聊天机器人，Whisper都为处理语音识别和转录任务提供了强大的解决方案。本文深入探讨了Whisper的工作原理，它与其他自动语音识别（ASR）模型相比如何，以及如何在项目中利用其能力。

什么是OpenAI Whisper？ 🤖🎤

OpenAI Whisper是由OpenAI开发的一款尖端的自动语音识别（ASR）模型。与传统的ASR模型不同，它可以处理各种口音、背景噪音和多种语言，Whisper可以转录和翻译96种以上的语言音频。Whisper经过在世界各地的大量多语种音频数据集上训练，旨在具备强大、适应性强和能够处理真实世界复杂性的能力。

但Whisper不仅仅是关于转录。它还是一个多语言翻译模型，这意味着您可以用一种语言输入音频，它会同时转录并翻译成另一种语言。

与其他ASR模型相比，Whisper有什么优势？🥇

Whisper在一些关键领域表现突出，使其区别于许多传统的ASR模型：

多语言支持🌏：Whisper可以本地处理多种语言的转录和翻译，无需切换模型或额外处理，与许多其他ASR系统不同，这些系统可能需要针对不同语言使用单独的模型。
噪音韧性🔊：由于拥有多样化的训练数据，Whisper即使在有背景噪音、重口音或复杂音频环境下仍表现出色，而传统的ASR系统通常会出现失败。
任务的多功能性⚙️：除了转录外，Whisper还可以将口语翻译成英语，使其适用于多语言应用和实时语言翻译。

与谷歌的语音转文本或亚马逊转录等其他ASR模型相比，Whisper在多语言和嘈杂环境中具有更好的灵活性，尽管准确性可能会根据具体语言和音频质量而变化。但在大多数语音转文本用例中，Whisper仍然是一个非常可靠的选择。

多语种翻译和转录：运作原理 🔄💬

Whisper能够转录和翻译多种语言，这得益于基于Transformer的神经网络。该网络利用跨语言数据和语境学习的组合，使其能够理解并将各种语言转换为英语。

例如：

转录：Whisper 将会直接将口语转录成文字。如果您讲法语，它将会转录成法语。
如果您希望输出的是英语，Whisper可以收听任何支持的语言的音频并自动将其翻译成英语。

这使得Whisper在国际、多语言的场景中非常有用，这些场景中理解各种语言是至关重要的，比如在呼叫中心、视频字幕或全球客户服务中。

用例：使用Whisper和ChatGPT构建一个音频聊天机器人 🎙️🤖

其中Whisper的最酷应用之一是将其集成到像ChatGPT这样的LLMs中，以构建交互式音频聊天机器人！想象一下用户直接与您的应用交谈，Whisper将他们的输入转录为文本，然后由ChatGPT处理以生成回应。

这是您如何可以设置这种类型的聊天机器人：

用户音频输入🎤：捕获用户的音频输入。
使用悄悄话转录📝: 悄悄话将音频转录成文本。
使用ChatGPT 🤖 进行响应生成：将转录的文本传递给ChatGPT，然后生成响应。
将文本转换为语音 🗣️：使用文本转语音（TTS）服务将响应转换为用户的音频。

这个设置非常灵活，可以进行多语种对话、实时互动，甚至还可以是跨文化客户服务机器人！

构建一个多语言音频机器人 🌍🤖

让我们通过一个示例来创建一个简单的音频聊天机器人，使用Whisper和ChatGPT。以下是一些Python代码，让我们开始吧：

from openai import OpenAI
import sounddevice as sd
import whisper
import tempfile
import numpy as np
import scipy.io.wavfile as wav
import os
# Initialize Whisper model
whisper_model = whisper.load_model("base")

# Create openai client
client = OpenAI(
    # This is the default and can be omitted
    api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"),
)

# Record audio from the user (using sounddevice library)
def record_audio(duration=5, fs=16000):
    print("Recording... 🎙️")
    audio_data = sd.rec(int(duration * fs), samplerate=fs, channels=1, dtype="float32")
    sd.wait()
    return np.squeeze(audio_data)

# Save audio data to a temporary WAV file
def save_audio_to_file(audio_data, fs):
    temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".wav", delete=False)
    wav.write(temp_file.name, fs, audio_data)
    return temp_file.name

# Transcribe audio with Whisper
def transcribe_audio(audio_path):
    result = whisper_model.transcribe(audio_path)
    print(f"Transcription: {result['text']}")
    return result['text']

# Generate a response with ChatGPT
def generate_response(text):
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo-0125",
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": text
            }
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

# Example Workflow
audio_data = record_audio()  # Record user input
audio_path = save_audio_to_file(audio_data, fs=16000)  # Save audio as WAV file
transcribed_text = transcribe_audio(audio_path)  # Transcribe with Whisper
response_text = generate_response(transcribed_text)  # Get response from ChatGPT
print(f"ChatGPT: {response_text}")

它是如何运作的：

记录音频：使用sounddevice库来记录用户输入。
将音频数据传递给Whisper进行转录。
生成回应：ChatGPT根据转录的输入生成回应。
输出响应：文本响应可以转换为音频或直接显示。

OpenAI Whisper的真实应用案例 🌐

语言学习应用程序🧠：自动翻译或转录多种语言的课程。
电话中心自动化📞：为客户服务或支持提供多语言转录和分析。
实时翻译工具🌏：对于现场活动，Whisper可以帮助即时转录和翻译对话。
声控助手 🤖：集成Whisper以提高跨语言声音指令理解。

使用“Whisper”应用程序的利弊 📈📉

优点：

多语言支持：支持超过96种语言的转录和翻译。
高准确性：在嘈杂环境和多样口音下表现出色。
实时功能：适用于实时应用程序中的实时转录。

缺点:

大模型尺寸：Whisper需要大量资源，可能对低功耗设备构成挑战。
延迟：在某些实时应用程序中，延迟可能会引起注意，具体取决于模型的大小。

总结 🌟

OpenAI Whisper是一个令人难以置信的工具，适用于希望在其应用程序中集成语音识别、转录和翻译的任何人。Whisper具有多语言支持和处理复杂音频环境的能力，是构建从音频聊天机器人到全球客户服务工具的强大选择。当与ChatGPT等其他模型结合时，可能性变得无限，可以实现跨语言和文化与用户交互的对话代理。