whisper
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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
1. 在命令提示字元輸入nvidia-smi
∟確認自己電腦真的有NVIDIA顯卡，同時更重要的是看自己顯卡的CUDA Version版本
∟我顯卡的CUDA Version版本是12.1
2. 到PyTorch官網 https://pytorch.org/
3. 滾輪滾一下找到INST
付費限定
假設我們有一段雙聲道的音檔, 正常來說透過whisper進行語音辨識時都是以整段音檔進行辨識,但我們若想將左右聲道分離進行辨識的話就得對音檔進行音訊處理了。
怎麼做呢？ 比較簡單的方式就是透過音訊處理工具將音檔進行左右聲道的分離，再獨立的進行辨識即可。
這次會將雙聲道音檔透過pydub這套音訊處理工
上一篇「【Google Colab Python系列】 初探Whisper: 來對一段Youtube影片進行辨識吧！」我們介紹了Whisper的基本用法及功能，這次我們除了語音辨識之外，還要下載辨識後的字幕檔，我想這對於我們常常看到沒有字幕的影片，若想要進行辨識與翻譯時非常有幫助。
這次的篇章主要做
這個篇章主要是讓我們能夠熟悉Whisper的安裝與使用方式，並簡單的對Youtube影片進行線上翻譯的工作，主軸在於了解一下整個Whisper使用方式到底是簡單還是複雜，就讓我們一起來玩玩看吧！ 在這之前我們還是說一下Whisper它是什麼樣的一個工具，能夠做什麼？
Whisper 是OpenAI
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