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Whisper可以通过命令行或在Python中使用。对于命令行使用，你可以通过指定音频文件和模型大小来转录音频。对于Python使用，你可以加载模型并使用transcribe()方法来处理音频文件。
Whisper可以通过命令行或在Python中使用。对于命令行使用，你可以通过指定音频文件和模型大小来转录音频。对于Python使用，你可以加载模型并使用transcribe()方法来处理音频文件。
Whisper是由OpenAI开发的一款通用语音识别模型。它训练于一个大型的多样化音频数据集，并且是一种多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。Whisper采用了Transformer序列到序列模型，训练于各种语音处理任务，包括多语言语音识别、语音翻译、口语语言识别和语音活动检测。这些任务被作为一串由解码器预测的标记共同表示，使得单一模型能够取代传统语音处理流程中的多个阶段。多任务训练格式使用了一组特殊标记，作为任务说明符或分类目标。
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Whisper是一个通用语音识别模型，训练于一个大型多样化音频数据集。它可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。
你可以通过pip安装Whisper：`pip install -U openai-whisper`。你还需要安装ffmpeg，并且可能需要Rust。
有五种模型大小：tiny、base、small、medium和large。每种模型在速度和准确性上各有不同的权衡。
你可以使用命令行工具：`whisper audio.flac audio.mp3 audio.wav --model medium`或者使用Python API。
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