Nos últimos anos, os modelos de processamento de linguagem natural (PLN) têm evoluído rapidamente, e o Whisper da OpenAI se destaca como ferramenta para a transcrição de áudios em texto.
A inovação do Whisper reside em sua capacidade de lidar com uma ampla gama de sotaques, idiomas e ambientes acústicos variados, tornando-o uma ferramenta poderosa para a transcrição de áudio, treinado com 680 mil horas de dados rotulados.
O modelo large-v3 foi treinado com 1 milhão de horas de áudio rotulados e 4 milhões de horas de áudio pseudorrotulado, coletado usando o Whisper large-v2.
Como o Whisper Funciona?
O Whisper utiliza redes neurais profundas treinadas em vastas quantidades de dados de áudio e texto. O modelo é baseado em uma arquitetura de transformadores, que permite processar grandes sequências de dados de forma eficiente. Ele trabalha em duas etapas principais:
- Pré-processamento: O áudio é convertido em um formato de entrada adequado para o modelo. Isso inclui a normalização do som, remoção de ruídos e segmentação do áudio em partes menores.
- Reconhecimento e Transcrição: O modelo processa essas partes segmentadas, reconhecendo padrões na fala e convertendo-os em texto. Graças ao seu treinamento extenso, o Whisper consegue captar nuances da linguagem, como variações de sotaque e entonações, proporcionando transcrições precisas.
Usando na prática
O Núcleo de Apoio Técnico (NAT) criou um exemplo prático de como utilizar o Whisper, no modelo whisper-large-v3.
Para explorar esse exemplo e entender melhor como implementá-lo em suas próprias iniciativas, acesse nosso repositório no GitHub: https://github.com/mp-ac/pml-audio-para-texto.
Eu, Antonio Anerão, sou um dos programadores do NAT e escrevi esse texto originalmente no site do Núcleo de Apoio Técnico. Resolvi trazer o texto para meu blog pessoal também.
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