Whisper - это мультиязычная нейросеть, позволяющая распознавать речь в видео или аудиофайле и расшифровывать их в текст, а также в режиме реального времени переводить речь в текст за счет аудиозахвата.
Кому будет полезна:
- Людям, кому нужны субтитры для видеоконтента (Ютуберы, телевиденье)
- Работающим со стенограммами
Мы с вами будем разбирать версию на C++, которую очень легко использовать и которая не требует установки кучи зависимостей.
Интерфейс выглядит довольно просто.
Нам надо выбрать язык нашего источника. Если хотите сразу же перевести текст на английский - выберите Translate.
В Transcribe File вы выбираете файл, из которого будем извлекать текст.
Output format: формат, в котором сохраним текст. Есть как обычный текстовый файл, так и различные стандарты субтитров.
Ну и в поле ниже выбираете, куда сохранится текст.
После всех настроек нажимаем Transcribe и обработка начнется. За процессом можно следить, нажав Debug Console, выглядит это как-то так:
Нажав Audio Capture мы переходим в режим захвата звука с микрофона.
1) Качаем архив WhisperDesktop.zip с Github и распаковываем.
2) С Huggingface качаем модель. Чем больше модель весит, тем более точно будет работать расшифровка, но и больше использоваться видеопамяти. Рекомендую попробовать модели ggml-medium.bin и ggml-large.bin
3) Закидываем нашу модель в папку, с WhisperDesktop.exe и запускаем его.
Вот в принципе и всё. Больше различных статей по полезным и интересным нейросетям, а также мои сборки можно найти у меня в телеграм канале.
