<ChatGPT學習筆記>ChatGPT教我如何簡易創建將聲音轉文字的語音辨識方法(含實作及測試結果)
更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘
現在語音辨識越來越普及，這真是太好了！只要開口說話就可以完成很多操作。
舉例
開始說話->說話的內容轉儲為文字檔
承上一篇的學習研究，文字內容可再經由ChatGPT重點整理成會議紀錄的應用方向。
方法
這裡以Python中的SpeechRecognition套件為例，使用Jupyter Notebook運行。
Python中有很多語音辨識庫可供選擇，例如Google Speech Recognition，Microsoft Bing Voice Recognition，CMU Sphinx等等。不同的庫有不同的優缺點，我們可以根據自己的需求來選擇。
流程
- 安裝SpeechRecognition套件
- 複製貼上程式碼
- 按下Shift+Enter來執行
- 開始說話
- 取得語音轉文字的文件
接下來，演示一下如何在電腦本地實現語音辨識：
第一步安裝SpeechRecognition套件
使用以下的指令安裝SpeechRecognition套件：
! pip install SpeechRecognition
可在Jupyter Notebook中執行這個命令或在終端機執行
第二步複製貼上程式碼
（在程式碼與簡介中的連結補充）
第三步按下Shift+Enter來執行當前的程式碼區塊與執行結果顯示
我說了簡單的三個動物，並自動紀錄在.csv檔中
運行Python程式碼的方式
若是初學者，可先前往Anaconda官方網站下載對應電腦作業系統的版本：
安裝好Anaconda之後，就可以使用它所包含的Jupyter Notebook來運行Python程式碼了。
使用Jupyter Notebook可以輕鬆地在瀏覽器中運行Python程式碼並查看結果。
如果需要更進一步的使用教學，建議可參考Anaconda官方文件或者相關的線上教學資源。
程式碼與簡介
活用Python套件與ChatGPT學習，就像是在開車時使用GPS導航一樣，可以幫助我們更快地到達目的地，而且還不容易迷路！
幫助我們更快地學習並應用相關技術，並將其應用到實際問題中，帶來更高效和精確的解決方案研究。
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還記得我們之前介紹過「【Google Colab Python系列】 初探Whisper: 來一段Youtube影片進行語音辨識吧！」這套語音辨識引擎， 那為什麼我們又要教這一套? 因為我們也可以將whisper的模型轉換成onnx的格式， 輕鬆移植到各種平台， 且效能更佳。
語音辨識的熱門組件之
本文主要使用SpeechRecognition來做一個簡單的語音辨識，使用pyqt5介面呈現。
按下Start Recording，開始錄音，並顯示請開始說話。然後按鈕名改名Stop
在按下Stop Recording，稍等片刻後就會呈現出辨識結果
程式範例
import sys
i
ChatGPT（全名：聊天生成預訓練轉換器）是一個由 OpenAI 開發的人工智慧聊天機器人程式。它於 2022 年 11 月推出，使用了基於 GPT-3.5、GPT-4 和 GPT-4o 架構的大型語言模型，並以強化學習進行訓練。
ChatGPT 是 OpenAI 開發的大型語言模型，以其強大的生成能力和對話能力而聞名。 ChatGPT 的訓練過程主要分為兩個階段：預訓練和微調。 微調使用了 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技術，可以有效地提高模型生成內容的質量。
在這篇文章中，我們將探討如何利用ChatGPT這個強大的語言模型來學習其他語言，並比較其與Google翻譯的優缺點。無論你是想提升外語能力還是在跨文化交流中更加流暢，ChatGPT都是一個極具價值的工具。
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要如何做到無須任何額外訓練樣本就能做到"跨語言"的語音生成，這聽起來很不可思議對吧? 但這就是本篇論文取得的成就，不僅如此，該有的功能，如調整情感，口音節奏，停頓語調這些功能也不在話下。跟著我一起用探秘還有獨立思考的眼光來分析這篇論文，這會是很有趣的旅程。
本文提供如何使用 Google Colab 結合 Faster Whisper 來提升語音辨識速度與準確性，包含安裝指南與使用方法。探索如何將語音轉換為文本，並對檔案進行不同格式的輸出。
ChatGPT最近更新了語音對話功能，同時推出了附屬功能Read out loud，讓對話更方便。使用者可以立刻知道英文單字的讀音和例句唸法，加上十秒重播功能，非常實用。
本篇筆記了如何使用Google Colab和OpenAI的Whisper Large V3進行免費且開源的語音辨識。涵蓋從基礎設定到實際運用的步驟，適合初學者和技術愛好者輕鬆學習語音辨識技術。
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