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三分鐘實作"多國語言"轉字幕網頁APP (Whisper-V3-Large)

閱讀時間約 10 分鐘

相信替影片配字幕是許多人心中的痛,本文帶你在三分鐘內能夠用你的電腦,寫出一個使用AI將聲音轉成字幕srt檔案的互動操作網頁,可以連接麥克風測試,也可以上傳聲音檔案或是MP3來測試。

目前的多國語言版本,能自動辨別語言,不須額外微調,經實測,中英文混雜也能夠正確輸出。本文主要帶你跑通整個流程,想了解更多,可以參考以下的文章

實作完成圖片:

操作介面簡單俐落,可以麥克風錄音,也可以上傳聲音檔案

操作介面簡單俐落,可以麥克風錄音,也可以上傳聲音檔案

實作導出字幕檔範例:

本程式碼有額外把輸出轉成srt字幕檔案,方便使用者做微調與修改。

本程式碼有額外把輸出轉成srt字幕檔案,方便使用者做微調與修改。

完整流程:

  1. 安裝ffmpeg (windows / linux / mac)
  2. 安裝Anaconda (For python 初次使用者)
  3. 安裝git,並且設定好Git (For git 初次使用者)
  4. 打開Power shell依序輸入以下指令,從Github上面下載程式包,然後到程式目錄下,藉由requirements.txt 安裝好程式運作所需要的python套件
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帶你用上帝視角,針對市面上具有高度價值的影片/論文/書籍,用東方取象,與西方邏輯辯證的角度同時出發,跟著我一起來探討宇宙萬事萬物的本質,隨時隨地都可以來一場說走就走的思維旅行。作者在台積電 / 聯發科等科技產業有累計10年的資歷,近期對於人工智慧,東方易經,西方辯證邏輯,還有佛法向內求有深度興趣。
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相信大家要能完全理解ROPE編碼與YaRN插值手法,需要較長的時間,導致收穫感沒有這麼強。算法背後其實隱含了宇宙自然運行的道理,旋轉位置編碼,最早的形式出現在古代中國易經,繞完一整圈表示一個階段的結束,預示下一個階段的開始。
本篇精選熱點論文,基於ROPE(Rotary Position Embeddings)改善插值方式,讓模型可以在短序列(4K Tokens)進行訓練,接著在長序列(128K Tokens)僅做少數微調,甚至無須微調,就能達到泛化到極長輸入序列的能力,模型可以吞下一整本雜誌,輸出困惑度表現也能夠維持!
如何評量一個大型語言模型有學到東西? 其中一個常用指標就是Perplexity(困惑度)。由於困惑度被大量論文引用,學習CP值很高,所以寫專文介紹。
相信替影片配字幕是許多人心中的痛,本文帶你在三分鐘內能夠用你的電腦,實做聲音轉字幕網站,準備好了就來吧!
根據熱力學熵增鐵律,多數人認為宇宙會最終會進入熱寂(亂度散度最大化),然後死去,但事實或許不然,一年有四季,日昇日落,大自然注定是生生不息,循環往復的,有鑑於近來大量閱讀AI關於模型與映射的概念,突然靈光乍現,想出了一套能讓宇宙生生不息的假說,讓我們一起來逐步論證!
相信有不少人在剛接觸Attention is all you need這篇論文的時候,最感到困惑的就是Positional Encoding,知道公式長怎樣,不外乎就是Cosine / Sine,但始終無法直搗黃龍,理解背後的道理,本篇文提供各種觀點,讓你三分鐘內搞懂!
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