Dr. Matthias Stephan · Zuletzt aktualisiert: 24. Oktober 2023
In einer Zeit, in der die Interaktion zwischen Mensch und Computer zunehmend von Sprachbefehlen und natürlicher Sprachverarbeitung abhängt, hat sich OpenAI’s Whisper als Wegbereiter im Bereich der automatischen Spracherkennung (ASR) etabliert. Diese fortschrittliche Plattform steht kurz davor, die Art und Weise zu revolutionieren, wie wir mit Maschinen kommunizieren. Whisper ermöglicht Anwendungen in einer Vielzahl von Branchen. Wir stellen Ihnen die wichtigsten Merkmale und Funktionen der Software vor.
OpenAI Whisper verstehen
OpenAI Whisper ist ein fortschrittliches ASR-System, das auf tiefen neuronalen Netzwerken basiert und gesprochene Sprache in geschriebenen Text umwandelt. Auf der Grundlage modernster Modelle zur automatischen Spracherkennung entwickelt, ist Whisper darauf ausgelegt, gesprochene Wörter mit bemerkenswerter Genauigkeit zu transkribieren. Die Echtzeit-Speech-to-Text-Funktionalität unterscheidet Whisper OpenAI von anderer Transkriptionssoftware.
Whisper läuft zudem problemlos auf weniger leistungsstarken Computern und ist somit für jedermann zugänglich. Mithilfe der Multimedia-Software FFmpeg können Sie stundenlange Aufnahmen in verschiedenen Ton- und Videoformaten verarbeiten. Whisper’s Anwendungen sind vielfältig und reichen von Transkriptionsdiensten bis hin zu Sprachassistenten, der Automatisierung von Callcentern und mehr. Durch den Einsatz von Whisper OpenAI können Sie Ihre Leistung erheblich steigern und die Aufgabenerledigung vereinfachen.
Die Technologie hinter Whisper
Der Kern von Whisper’s bemerkenswerten Fähigkeiten liegt in einer neuronalen Netzwerkarchitektur, die mit über 680.000 Stunden Audiodaten aus verschiedenen Sprachen trainiert wurde. Dieses umfangreiche Training ermöglicht es dem System, gesprochene Sprache in vielfältigen Kontexten und Dialekten zu verstehen und zu transkribieren.
Whisper nutzt einen Encoder-Decoder-Transformer. Zunächst wird der Audioeingang in 30-Sekunden-Abschnitte unterteilt und in ein Log-Mel-Spektrogramm umgewandelt. Dieses Spektrogramm wird dann in die Kodierungskomponente eingespeist. Der Decoder verwendet in den Textbeschriftungen eingebettete Token für verschiedene Funktionen. Dazu gehören die Sprachidentifizierung, die Differenzierung von Phrasenlängen und die Umwandlung nicht-englischer Sprache in Englisch. Alle diese Operationen werden innerhalb eines einzigen Modellrahmens ausgeführt.
Das sind die Vorteile von OpenAI Whisper
Diese KI ist ein kostenloses Open-Source-Programm, das heruntergeladen und lokal eingesetzt werden kann. Es bietet die gleichen Funktionalitäten wie die Google Voice-to-Text API und garantiert gleichzeitig durch die lokale Ausführung ein hohes Maß an Datensicherheit. Es ist hinsichtlich der Modellgröße vielseitig einsetzbar, kann außerdem viele Sprachen ins Englische übersetzen und erkennt automatisch, welche Sprache verwendet wird. Darüber hinaus eignet es sich für verschiedene Audioformate und Konversationsstile. Für in der Cloud gehostete und verwaltete Dienste wird eine Abonnementoption bereitgestellt.
So installieren Sie Whisper
Um die Funktionalitäten von Whisper in Anspruch zu nehmen, müssen Sie zunächst das OpenAI-Paket installieren und die erforderlichen Bibliotheken in Ihren Arbeitsbereich importieren. Im Folgenden finden Sie eine schrittweise Anleitung:
- Installieren Sie das OpenAI-Paket: Beginnen Sie, indem Sie das OpenAI-Paket über die Befehlszeile oder das Terminal installieren. Führen Sie hierfür den Befehl
pip install openaiaus. Dies stellt sicher, dass Sie über die erforderlichen Python-Bibliotheken verfügen. - Importieren Sie die notwendigen Bibliotheken: In Ihrem Python-Code müssen Sie die erforderlichen Bibliotheken importieren, insbesondere
openaiJe nach Ihren spezifischen Anforderungen und der Art der Nutzung von Whisper können auch weitere Bibliotheken erforderlich sein. - Besorgen Sie sich einen API-Schlüssel: Um die OpenAI-API zu verwenden, benötigen Sie einen API-Schlüssel. Diesen erhalten Sie, nachdem Sie sich auf der OpenAI-Website registriert und den Zugang zur API angefordert haben.
- Nutzen Sie die API: Mit Ihrem API-Schlüssel können Sie die Whisper-API nutzen, um Audiodaten in Text umzuwandeln. Übermitteln Sie die Audiodaten an die API und erhalten Sie die transkribierten Textdaten als Antwort.
Es ist besonders wichtig zu beachten, dass es eventuell bestimmte Beschränkungen und Richtlinien für die Verwendung der OpenAI-API gibt. Dazu können Begrenzungen in Bezug auf Anfragen oder Kosten gehören. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die OpenAI-Dokumentation und Richtlinien sorgfältig zu studieren, um sicherzustellen, dass Sie den Service entsprechend nutzen.
Whisper bietet zudem eine Fülle von Anpassungsmöglichkeiten. Sie können Parameter wie die Temperatur und top-k-Werte verwenden, um die Qualität und den Stil des generierten Textes zu steuern. Für ausführlichere Informationen und Beispiele zur Nutzung von Whisper sollten Sie die OpenAI-Dokumentation konsultieren.
Welche Modelle gibt es?
Whisper wird auf GitHub in fünf Modellgrößen angeboten, die sich je nach Anzahl der Parameter unterscheiden. Das größte Model spricht mehrere Dialekte, die anderen nur Englisch. Sie variieren außerdem in Geschwindigkeit und Genauigkeit. Der erforderliche VRAM hängt von der Modellgröße ab. Hier ist eine Übersicht der Modelle:
- Tiny: 39 Millionen Parameter, ausschließlich englischsprachig, ca. 1 Gigabyte VRAM-Speicher notwendig, 32-fache relative Geschwindigkeit
- Basis: 74 Millionen Parameter, ausschließlich englischsprachig, ca. 1 Gigabyte VRAM-Speicher notwendig, 16-fache relative Geschwindigkeit
- Klein: 244 Millionen Parameter, ausschließlich englischsprachig, ca. 2 Gigabyte VRAM-Speicher notwendig, 6-fache relative Geschwindigkeit
- Medium >: 769 Millionen Parameter, ausschließlich englischsprachig, ca. 5 Gigabyte VRAM-Speicher notwendig, 2-fache relative Geschwindigkeit
- Groß: 1,55 Milliarden Parameter, mehrere Sprachen, ca. 10 Gigabyte VRAM-Speicher notwendig, 1-fache relative Geschwindigkeit
Die Präzision der Transkription wird stark von etwaigen Umgebungsgeräuschen beeinflusst. Es ist daher empfehlenswert, qualitative Audioaufnahmen zu verwenden.
Die Whisper-API ist eine gehostete Version und ermöglicht eine einfache Integration. Dank Optimierungen und leistungsstarker Hardware bietet es schnelle Reaktionszeiten. Wenn Sie einen lokalen Betrieb benötigen, installieren Sie einfach das OpenAI Whisper Python-Modul. Beachten Sie, dass zum Erreichen einer zufriedenstellenden Transkriptionsrate eine aktuelle GPU mit ausreichend VRAM-Speicher erforderlich ist.
Anwendungen in verschiedenen Branchen
OpenAI’s Whisper hat weitreichende Einsatzmöglichkeiten:
- Transkriptionsdienste: Die Umwandlung von gesprochenen Worten in Text kann effizienter und genauer gestaltet werden. Dies kann insbesondere in Branchen wie Recht, Gesundheitswesen und Medien vorteilhaft sein, in denen eine exakte und zeitnahe Transkription unerlässlich ist.
- Sprachassistenten: Die Verarbeitung von Anfragen durch sprachgesteuerte digitale Assistenten können mit Whisper verbessert werden.
- Automatisierung von Callcentern: Whisper kann für die automatisierte Transkription und Analyse von Anrufen eingesetzt werden, um Unternehmen Einblicke aus Kundeninteraktionen zu geben und die Servicequalität zu erhöhen. Echtzeit-Feedback unterstützt datengesteuerte Entscheidungen.
- Barrierefreiheit: Whisper trägt zur Barrierefreiheit bei, indem es digitale Inhalte für Menschen mit Hörbehinderung zugänglich macht. Eine präzise Untertitelung für Audio und Video gewährleistet Inklusivität und gleiche Chancen für alle, auf die Inhalte zuzugreifen und sich mit ihnen zu beschäftigen.
Fazit
Die Zukunft von OpenAI Whisper sieht vielversprechend aus. Mit der weiteren Entwicklung von maschinellem Lernen und KI wird die ASR-Technologie voraussichtlich noch akkurater und anpassungsfähiger werden. Die breite Akzeptanz von Whisper und ähnlichen ASR-Technologien könnte zu einer Welt führen, in der Sprachinteraktionen mit Computern und Geräten nahtlos und allgegenwärtig sind. Mit dem Ausbau der Technologie wird Whisper weiterhin an vorderster Front der ASR-Revolution stehen.
