Преобразование аудио и видео в текст при помощи ИИ модели Whisper

Как бесплатно распознавать аудио и видео в текст при помощи нейросети? Обзор модели нейронной сети Whisper для транскрибации речи и перевода аудио в текст. 00:00 - Введение в модель Whisper 00:27 - Основные характеристики модели 01:10 - Варианты модели 01:52 - Возможности последней версии Whisper 3 02:45 - Использование Whisper через Hugging Face 04:55 - Использование Whisper через Google Colab 08:39 - Установка необходимых библиотек 12:46 - Загрузка аудиофайлов в Colab 14:37 - Написание скрипта для обработки аудиофайлов 17:18 - Запуск скрипта и получение результатов 19:07 - Скачивание текстовых файлов с распознанным аудио Введение В статье рассматривается модель нейронной сети Whisper от компании OpenAI, предназначенная для распознавания устной речи и перевода аудиофайлов в текст. Описываются основные характеристики и возможности модели Whisper, а также приводятся практические примеры ее использования для конвертации аудио в текст с помощью сервиса Hugging Face и инструмента Google Colab. О модели Whisper Whisper - это нейронная сеть на архитектуре Transformer, основанная на модели Encoder-Decoder (Sequence-to-Sequence). Она была обучена на одном миллионе часов размеченных аудиоданных и 4 миллионах часов псевдоразмеченных данных. Существуют два класса моделей Whisper: - English-only - работают только с английским языком - Многоязычные - умеют распознавать речь на разных языках Также есть модели Whisper разного размера - от 39 миллионов до 1,5 миллиардов...