OpenAI Whisper: что это такое, насколько он точен и как им пользоваться без программирования

OpenAI Whisper — это модель распознавания речи с открытым исходным кодом, которая преобразует записанную речь в текст. Она поддерживает многоязычную транскрипцию, перевод на английский язык, а также несколько вариантов размера модели для различных вычислительных требований. Хотя базовая модель может использоваться без уплаты лицензионных сборов, её использование через настольное приложение, локальную установку или хостируемый API сопряжено с различными затратами, функциональными возможностями и аспектами конфиденциальности.

Компания OpenAI запланировала прекращение поддержки своей хостируемой модели API Whisper-1 на 26 февраля 2027 года. Модель Whisper с открытым исходным кодом не затронута этим прекращением поддержки API и по-прежнему доступна для локального развертывания и использования в сторонних приложениях.

Основные выводы

• Модель OpenAI Whisper была обучена на 680 000 часов многоязычных и многозадачных данных с учителем, собранных из Интернета – Точность транскрипции Whisper зависит от модели, языка, качества аудиозаписи и набора данных для оценки, однако благодаря обширному и разнообразному обучающему набору система способна справляться с различными условиями записи, акцентами и языками
• Настольные приложения позволяют использовать Whisper через графический интерфейс без написания кода – Требования к настройке зависят от операционной системы и приложения, и не все приложения поддерживают каждую операционную систему или предлагают одинаковые функции
• У проекта с открытым исходным кодом Whisper нет платы за лицензию на модель, однако его внедрение сопряжено с затратами – локальное или хостируемое развертывание может повлечь за собой расходы на оборудование, электроэнергию, хранение данных, разработку и техническое обслуживание, причем их размер зависит от рабочей нагрузки и способа развертывания
• Проект с открытым исходным кодом Whisper не поддерживает встроенную диаризацию речи нескольких говорящих – результаты могут содержать ошибки или вымышленный текст, а у API OpenAI для транскрипции файлов, размещённого на серверах компании, также установлен отдельный лимит на размер запроса — 25 МБ
• Платформы с управляемой транскрипцией сочетают в себе функции распознавания речи и дополнительные возможности – возможности редактирования, совместной работы, перевода, обеспечения безопасности и управления контентом выходят за рамки простого преобразования речи в текст

Whisper — это модель распознавания речи с открытым исходным кодом, предназначенная для многоязычной транскрипции и перевода речи. Её эффективность зависит от условий записи, языка и настроек модели. Для профессионалов, занимающихся организацией постоянных рабочих процессов транскрипции, Sonix сочетает в себе автоматическая транскрипция с инструментами для редактирования, поиска, перевода и совместной работы в команде.

В этом руководстве подробно рассказывается о том, что на самом деле предлагает Whisper, насколько он точен и как начать пользоваться им уже сегодня.

Что такое OpenAI Whisper? Обзор модели искусственного интеллекта для распознавания речи

В сентябре 2022 года компания OpenAI представила модель Whisper. Модель была обучена на 680 000 часов многоязычных и многозадачных данных, собранных из Интернета под контролем. Данный подход к обучению включает аудиоматериалы различного качества, такие как подкасты, видеоролики и записи, сделанные в различных условиях.

Обширный и разнообразный обучающий набор данных Whisper был разработан с целью повышения устойчивости системы к различным условиям записи, акцентам и языкам, поэтому она лучше справляется с реальными звуковыми условиями, чем многие системы, обученные исключительно на чистых студийных записях.

Основные особенности, характеризующие Whisper:

• Многоязычная поддержка – Whisper поддерживает многоязычное распознавание речи примерно на 99 языках, хотя качество распознавания значительно варьируется в зависимости от языка
• Возможности перевода – Whisper может распознавать речь на поддерживаемых языках и переводить речь, произнесенную не на английском языке, на английский с помощью подходящих многоязычных моделей
• Временные метки – Whisper поддерживает временные метки на уровне сегментов и, при включении соответствующей настройки, дополнительные временные метки на уровне слов
• Пунктуация и форматирование – Whisper может автоматически вставлять знаки препинания и регистр, но стенограмма, возможно, всё равно потребует проверки
• Различные размеры моделей – Официальный репозиторий Whisper включает варианты моделей «tiny», «base», «small», «medium», «large» и «turbo» с различными требованиями к объему памяти и вычислительной мощности

Код и веса моделей Whisper распространяются по лицензии MIT. Для локального использования не требуется уплачивать лицензионный сбор за модели OpenAI, хотя эксплуатация программного и аппаратного обеспечения, необходимого для работы, может быть сопряжена с затратами. Модель «turbo» оптимизирована для ускорения транскрипции, но не обучена для задач перевода. Для перевода используйте поддерживаемые многоязычные модели, такие как «medium» или «large».

Как работает OpenAI Whisper? Технология, лежащая в основе его точности

Whisper обрабатывает аудио в виде характеристик логарифмической спектрограммы по шкале Мел и использует трансформер типа «кодер-декодер» для генерации текстовых токенов. Аудиофайлы проходят этап предварительной обработки, в ходе которого звуковые волны преобразуются в спектрограммы — визуальные представления частотных характеристик во времени. Затем модель анализирует эти характеристики, чтобы предсказать наиболее вероятную последовательность слов.

Особенность подхода Whisper заключается в обучении на данных со слабым контролем. Вместо того чтобы привлекать людей для тщательной маркировки каждого обучающего примера, OpenAI использовала аудиозаписи, к которым в сети уже были доступны текстовые версии, например, видео с субтитрами. Это позволило компании обучить модель на гораздо большем объеме данных, чем было бы возможно с помощью традиционных методов.

Факторы, влияющие на качество транскрипции:

• Чистота звука – Четкие записи с минимальным фоновым шумом дают лучшие результаты
• Перекрытие спикера – когда несколько человек говорят одновременно, это снижает точность
• Техническая лексика – термины, относящиеся к конкретной области, могут быть неправильно транскрибированы без учета контекста
• Качество записи – качество телефонных звонков и сжатых аудиозаписей уступает качеству студийных записей

В текущем репозитории перечислены шесть категорий размера, включая более быструю версию с турбо-режимом. Производительность обработки зависит от модели, аппаратного обеспечения, языка и условий записи.

Для команд, которым требуется стабильная точность при обработке больших объемов контента, услуги автоматической транскрипции справиться со сложностью инфраструктуры и при этом обеспечивать надежные результаты без лишних технических затрат.

Оценка точности модели OpenAI Whisper: преимущества и ограничения

Показатель частоты ошибок на уровне слов (WER) измеряет количество замен, пропусков и вставок по сравнению с эталонной транскрипцией. Более низкий показатель WER, как правило, свидетельствует о более высокой эффективности транскрипции на тестируемом наборе данных. Показатель частоты ошибок на уровне слов в Whisper зависит от модели, языка, качества аудиозаписи и набора данных для оценки.

Результаты тестирования зависят от модификации модели, языка, условий записи, набора данных, эталонной транскрипции, правил нормализации и методологии тестирования. Ни один отдельный тест не отражает общую точность Whisper во всех сценариях использования.

Реальные результаты транскрипции могут различаться, особенно если в записях присутствуют посторонние шумы, перекрывающиеся голоса, акценты, техническая лексика или нестабильное качество микрофона.

Возможности Whisper:

• Обработка фоновых шумов — обучение на разнообразных аудиозаписях обеспечивает устойчивость к окружающим звукам
• Распознавание акцентов — демонстрирует достаточно хорошие результаты при работе с различными диалектами и региональными вариантами английского языка
• Техническая терминология — контекстные подсказки правильно обрабатывают множество специализированных терминов
• Многоязычное распознавание — поддерживает распознавание речи примерно на 99 языках
• Определение языка — позволяет автоматически распознавать язык речи
• Локальное развертывание — может работать на вашем собственном оборудовании без отправки аудио на внешние серверы

Факторы, влияющие на результаты:

• Идентификация говорящих — сам по себе Whisper не поддерживает встроенную диаризацию говорящих, хотя с помощью внешних инструментов можно объединить распознавание речи с маркировкой говорящих
• Обработка пауз — Whisper иногда может генерировать текст, которого нет в записи; проверьте неожиданный текст, особенно в местах пауз или на участках с низким качеством записи
• Обработка в реальном времени — Whisper был разработан в первую очередь для сегментированной обработки аудио; разработчики и сторонние приложения могут создавать на его основе рабочие процессы с низкой задержкой, хотя синхронизация и производительность зависят от конкретной реализации

Для приложений, в которых требуются метки динамиков и возможности работы в режиме реального времени, вам понадобятся дополнительные инструменты или комплексная платформа для транскрипции который изначально поддерживает эти требования.

Начало работы: варианты без программирования и для разработчиков

Самый простой способ использования Whisper не требует написания кода. Несколько настольных приложений предоставляют удобный интерфейс для работы с Whisper, позволяющий перетаскивать файлы и выполнять транскрипцию за считанные минуты.

Настольные приложения

Настольные приложения, такие как MacWhisper и Superwhisper, предоставляют графические интерфейсы для распознавания речи. Доступные модели, поддерживаемые операционные системы, методы обработки и функции зависят от конкретного приложения. Пользователям следует убедиться, что выбранное ими приложение поддерживает модель Whisper с открытым исходным кодом, а также предпочитаемый ими способ обработки — локальный или облачный.

Типичные этапы настройки:

1. Выберите графическое приложение, совместимое с вашей операционной системой.
2. Проверьте, осуществляется ли транскрипция локально или через облачный сервис.
3. Установите приложение и, при необходимости, загрузите поддерживаемую модель.
4. Импортируйте свою аудио- или видеозапись и выберите соответствующий язык или модель.
5. Сравните полученную стенограмму с исходной записью.
6. Экспортируйте текст или имеющиеся файлы субтитров в желаемый формат.

Некоторые приложения загружают файлы локальных моделей, а для их хранения может потребоваться значительный объем памяти. MacWhisper предлагает как бесплатные, так и платные версии приложения; актуальные цены можно узнать у разработчика.

Доступ к хостируемому API для разработчиков

Стоимость использования устаревшего хостируемого API Whisper-1 от OpenAI составляет 0,006 доллара за минуту аудиозаписи, а его закрытие запланировано на 26 февраля 2027 года. Для новых интеграций OpenAI рекомендует использовать более новые модели транскрипции, в том числе gpt-transcribe и gpt-live-transcribe.

Для прямого вызова API OpenAI требуется техническая настройка или готовая интеграция. Для настройки необходимо:

1. Создайте учётную запись OpenAI и добавьте способ оплаты
2. Создайте ключ API в панели управления
3. Используйте скрипт или инструмент интеграции для отправки аудиофайлов

API OpenAI для транскрипции файлов в настоящее время поддерживает файлы размером до 25 МБ на один запрос. Файлы большего размера, возможно, потребуют соответствующего сжатия или разбиения на части перед загрузкой. В настоящее время в документации указаны следующие форматы входных файлов: MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, WAV и WEBM.

Общие рекомендации по настройке:

• Ограничения на размер файла – У хостируемого API OpenAI установлен лимит в 25 МБ; для локальных реализаций этот показатель может варьироваться
• Скорость обработки – зависит от размера модели, аппаратного обеспечения и продолжительности записи
• Параметры временных меток – проверьте, поддерживает ли приложение или API требуемую вами степень детализации временных меток и нужно ли отдельно включать отслеживание времени на уровне слов

Для команд, которым требуется мгновенная производительность без сложностей с настройкой, браузерные платформы, такие как Sonix предоставлять услуги по транскрипции с профессиональными инструментами редактирования, функцией идентификации говорящих и функции совместной работы встроенный.

Практическое применение OpenAI Whisper

Точность Whisper открывает возможности для применения в различных отраслях, хотя каждый конкретный случай использования требует учета определенных особенностей.

Создание контента и медиа

Подкастеры и видеопродюсеры используют Whisper для создания стенограмм, которые служат в качестве примечаний к выпускам, материалов для блогов и обеспечивают соответствие требованиям доступности. Время обработки зависит от модели и имеющегося оборудования, а время редактирования и проверки — от предполагаемого результата.

Создание субтитров для видеоконтента помогает организациям соблюдать требования доступности и охватить более широкую аудиторию. Сервис Whisper может генерировать текст с временными метками и файлы субтитров в поддерживаемых форматах, однако субтитры, предназначенные для обеспечения доступности, могут потребовать дополнительной проверки на точность транскрипции, синхронизацию, идентификацию говорящих и содержательную звуковую информацию.

Для профессионального создания субтитров, автоматические субтитры и титры с настраиваемым оформлением, что позволяет оптимизировать рабочий процесс. Sonix поддерживает специализированные рабочие процессы создания субтитров, включая экспорт в форматы SRT и VTT, корректировку синхронизации, оформление, а также встроенные субтитры.

Исследования и анализ

Исследователи, занимающиеся качественными исследованиями, проводят расшифровку интервью и фокус-групп с целью выявления тем и закономерностей. Исследователи должны проверять точность расшифровок, соблюдение требований конфиденциальности, правильность указания авторов высказываний, а также интерпретацию аналитических результатов, полученных с помощью искусственного интеллекта.

Для исследовательских проектов, в которых требуются четкие метки для высказываний и тематический анализ, Инструменты для анализа ИИ которые автоматически идентифицируют говорящих и выделяют ключевые темы, позволяют значительно сократить время на последующую обработку. Функция AI-анализа Sonix поддерживает создание резюме, разделов, тем, сюжетов, сущностей, оценку тональности и настраиваемые подсказки в рамках соответствующих тарифных планов.

Право и соответствие

Юридические подразделения должны сверять стенограммы, сгенерированные с помощью ИИ, с исходными записями, обеспечивать защиту конфиденциальной информации и проверять соответствующие требования суда или юрисдикции перед использованием стенограмм в рамках официальных судебных разбирательств.

Ключевым моментом является безопасность и конфиденциальность данных. Уровень конфиденциальности зависит от способа развертывания. Правильно настроенная локальная установка Whisper позволяет обрабатывать записи на собственном оборудовании пользователя, однако сторонние приложения могут предоставлять дополнительные облачные функции. В случае конфиденциального контента организациям следует перед обработкой записей проверить условия хранения, передачи, сроки хранения, механизмы контроля доступа, договорные условия и применимые правовые требования.

Интеграция Whisper в ваш рабочий процесс: советы по повышению эффективности

Чтобы получать стабильные результаты при работе с Whisper, необходимо уделять внимание качеству аудиозаписей и правилам управления файлами.

Оптимизация звука для достижения лучших результатов:

• По возможности ведите запись в тихой обстановке
• Используйте внешние микрофоны, а не встроенные в ноутбук
• Расположите микрофоны в соответствии с рекомендуемым расстоянием записи для данного устройства и, по возможности, сведете к минимуму фоновый шум
• Предпочти достаточно чистый звук с подходящими настройками записи и избегай ненужного многократного сжатия

Работа с большими объёмами файлов:

Длительные записи могут превышать ограничения на загрузку, установленные для хостируемого API, в зависимости от формата и битрейта. Локальные настольные приложения могут обрабатывать файлы иначе, чем хостируемый API OpenAI, причем ограничения зависят от программного обеспечения и аппаратного обеспечения.

Редактирование после транскрипции:

Даже относительно точные автоматические стенограммы могут содержать ошибки в именах, цифрах, технической терминологии и указании говорящего. Сверяйте важные фрагменты с исходной записью.

Для команд, обрабатывающих значительные объемы данных, специализированные платформы для транскрипции предлагают редактирование в браузере синхронизация с воспроизведением аудио, временные метки на уровне слов, выделение степени достоверности, редактируемые метки говорящих, поиск, функции «найти и заменить», а также возможности экспорта в различные форматы. Sonix предоставляет синхронизированный браузерный редактор для просмотра результатов транскрипции, исправления текста и подготовки экспорта.

Whisper и управляемые рабочие процессы транскрипции

Выбор между открытым программным обеспечением Whisper и управляемыми услугами зависит от ваших конкретных требований, объема данных и технических ресурсов.

Что касается Whisper с открытым исходным кодом, обратите внимание на следующее:

• Местный контроль над обработкой и данными
• Гибкость при выборе модели
• Возможность работы в автономном режиме
• Ответственность за инфраструктуру
• Возможности сторонних приложений

При организации рабочих процессов транскрипции с управлением следует учитывать следующее:

• Транскрипция загруженных аудио- и видеофайлов
• Редактирование с помощью браузера
• Перевод конкретной стенограммы
• Субтитры и титры
• Поиск и систематизация
• Анализ с использованием искусственного интеллекта
• Функции совместной работы
• Доступ к API для автоматизации

Соображения, связанные с затратами:

Самостоятельное развертывание Whisper может потребовать аппаратного обеспечения, электроэнергии, хранилища данных и инженерных работ. Для настольного приложения может потребоваться одноразовая лицензия или лицензия по подписке. Плата за хостируемые API взимается в зависимости от объема использования, тогда как управляемые платформы транскрипции могут использовать почасовую оплату или тарифы по подписке. Сравните эти варианты, исходя из одинакового объема записей и одинаковых требований к рабочему процессу.

Будущее транскрипции с помощью искусственного интеллекта

Выпуск Whisper с открытым исходным кодом способствовал развитию научных исследований и разработок в таких областях, как локальное распознавание речи, оптимизация моделей, многоязычная обработка данных и сторонние приложения.

Тенденции, определяющие развитие данной области:

• Улучшенная обработка данных в режиме реального времени – продолжаются исследования в области возможностей потоковой передачи данных и реализаций с меньшей задержкой
• Улучшенная диаризация речи – внешние инструменты позволяют все лучше определять, кто что сказал
• Точная настройка с учетом специфики области применения – организации разрабатывают специализированные версии для медицинской, юридической и технической терминологии
• Развертывание на периферии – более компактные и быстрые модели позволяют выполнять транскрипцию непосредственно на устройстве без подключения к облаку

Для компаний, которые сегодня внедряют транскрипцию в свои рабочие процессы, практичный подход часто заключается в сочетании точного распознавания речи с платформами, поддерживающими дополнительные функции рабочего процесса. Решения для транскрипции в корпоративном секторе обеспечивают возможности для совместной работы, безопасности и интеграции, которые позволяют преобразовывать необработанные стенограммы в упорядоченный контент с возможностью поиска.

Независимо от того, начнете ли вы с простого настольного приложения или инвестируете в комплексную платформу, понимание реальных преимуществ и ограничений Whisper поможет вам принять обоснованное решение о том, какое место она займет в вашем рабочем процессе по созданию контента.

Как Sonix поддерживает управляемые рабочие процессы транскрипции

OpenAI Whisper предоставляет основу с открытым исходным кодом для распознавания речи, а Sonix предлагает управляемую платформу для команд, которым требуется работать с транскриптами не только на этапе первоначального преобразования речи в текст. Sonix поддерживает транскрипцию аудио и видео, синхронизированное редактирование, специализированный перевод стенограмм, создание субтитров, систематизацию, поиск и дополнительный анализ с помощью ИИ в рамках соответствующих тарифных планов.

• Быстрая обработка: Sonix обычно выполняет транскрипцию одного часа аудио- или видеозаписи примерно за 5–6 минут.
• Заявленная точность: Sonix заявляет о точности транскрипции до 99 % при использовании записей с четким звуком.
• Более 54 языков транскрипции: Транскрибировать загруженные записи, поддерживаемые в десятки языков.
• Перевод стенограммы: Перевести готовые стенограммы на 54+ поддерживаемых языков.
• Редактирование в браузере: Ознакомьтесь с функциями синхронизированного воспроизведения, временными метками на уровне слов, редактируемыми метками говорящих и выделением степени достоверности.
• Пользовательский словарь: Добавьте имена, названия брендов, аббревиатуры и специальную терминологию, которым система должна уделять приоритетное внимание при транскрипции.
• Гибкие варианты экспорта: Скачайте транскрипты в форматах DOCX, PDF, TXT, SRT или VTT, а также в других поддерживаемых форматах.
• Рабочие процессы создания субтитров: Проверьте формулировку титров, отрегулируйте синхронизацию, создайте экспорт субтитров с поддержкой и воспользуйтесь доступными параметрами стилизации или встроенных субтитров.
• Анализ с использованием искусственного интеллекта: Подписки, соответствующие критериям, предоставляют краткие обзоры, главы, темы, вопросы, объекты, оценку тональности и настраиваемые подсказки.
• Рабочая среда ИИ: Соответствующие требованиям планы обеспечивают возможность проведения дополнительного анализа на основе наборов стенограмм и поддерживаемых документов.
• Совместная работа в команде: Подходящие под требования подписки предоставляют доступ к общим папкам, детальные настройки прав доступа, заметки на уровне абзацев и поочередное редактирование стенограмм.
• Рабочие процессы разработчиков: Версии Core, Advanced, Pro и Enterprise предоставляют Доступ к API для автоматизации транскрипции и экспорта с поддержкой соответствующих функций.
• Запись встречи в режиме реального времени: Sonix Agent поддерживает функцию транскрипции в режиме реального времени по запросу для встреч в Zoom, Google Meet и Microsoft Teams в тарифных планах «Pro» и «Enterprise».
• Безопасность: Sonix имеет сертификат SOC 2 Type II и использует шифрование TLS 1.3 при передаче данных в современных браузерах, а также шифрование AES-256 при хранении данных. В сфере медицины Sonix Enterprise поддерживает рабочие процессы, соответствующие требованиям HIPAA, для защиты медицинской информации и включает соглашение о деловом партнерстве (BAA).
• Прозрачное ценообразование: Стоимость услуги Sonix с оплатой по факту использования $10 в час загруженных аудио- или видеофайлов без ежемесячной подписки.

Независимо от того, занимаетесь ли вы транскрибированием интервью, подготовкой субтитров, систематизацией записей исследований или работой с многоязычными медиафайлами, Sonix поможет преобразовать устную речь в текст, который можно просматривать, искать, экспортировать и делиться с другими.

Попробуйте Sonix бесплатно с 30 минутами транскрипции, чтобы ознакомиться с редактором и возможностями экспорта.

Часто задаваемые вопросы

Использование OpenAI Whisper полностью бесплатно?

Код и веса модели OpenAI Whisper доступны по лицензии MIT, поэтому для загрузки и использования этой модели с открытым исходным кодом не требуется уплачивать лицензионный сбор OpenAI. Её запуск может повлечь за собой расходы на вычислительные ресурсы, а сторонние настольные приложения могут взимать плату за дополнительные функции. Хостируемый OpenAI API whisper-1 оплачивается отдельно, и его работа планируется прекратить 26 февраля 2027 года.

Может ли Whisper распознавать речь в режиме реального времени, пока кто-то говорит?

Стандартная реализация Whisper обрабатывает аудио по сегментам, а не предоставляет полноценный встроенный сервис транскрипции в реальном времени. Сторонние приложения могут создавать на его основе рабочие процессы с потоковой передачей данных или с низкой задержкой, хотя задержка зависит от модели и способа реализации. OpenAI также предлагает более новые API для транскрипции в реальном времени, предназначенные для приложений, которым требуется транскрипция в режиме реального времени.

Как приложение Whisper обрабатывает несколько говорящих в одной записи?

Whisper не включает в свою автономную модель диаризацию с участием носителей языка. Внешние инструменты позволяют объединять транскрипты Whisper с системами маркировки говорящих. Sonix предоставляет автоматическую маркировку говорящих и браузерный редактор для проверки и переименования говорящих.

Почему Whisper иногда транскрибирует текст, который на самом деле не произносился?

Иногда Whisper может генерировать текст, которого нет в записи, особенно в тихих, зашумленных или слабослышных фрагментах. Сравнение необычного текста с исходным аудио и настройка соответствующих параметров обработки могут помочь выявить или уменьшить количество таких ошибок, однако ни одна настройка не гарантирует их полного устранения.

Безопасно ли использовать Whisper для записи конфиденциальных или чувствительных материалов?

Конфиденциальность зависит от способа развертывания. Правильно настроенная локальная установка Whisper позволяет обрабатывать записи на собственном оборудовании пользователя, однако сторонние приложения могут предоставлять дополнительные облачные функции. Хостируемые API передают аудиоданные поставщику услуг. В случае конфиденциального контента организациям следует перед обработкой записей проверить условия хранения, передачи, сроки хранения, механизмы контроля доступа, договорные условия и применимые правовые требования.