¿Qué es Whisper?
Whisper es una herramienta de reconocimiento del habla desarrollada por OpenAI. Es una solución versátil que no solo transcribe audio, sino que también puede traducir y identificar idiomas. Diseñada para ser multilingüe, funciona con una amplia variedad de lenguas y ofrece diferentes modelos para adaptarse a necesidades específicas, como velocidad o precisión.
¿Cuáles son las características de Whisper?
- Modelos múltiples: Cuenta con seis tamaños de modelo (tiny, base, small, medium, large y turbo), cada uno con un equilibrio diferente entre velocidad y precisión.
- Soporte multilingüe: Puede transcribir y traducir en decenas de idiomas, lo que lo hace ideal para usuarios internacionales.
- Transcripción en tiempo real: Ofrece la capacidad de transcribir audio en tiempo real, lo que lo hace útil para aplicaciones prácticas.
- Fácil de usar: Incluye una API sencilla para desarrolladores, permitiendo una integración rápida en proyectos.
¿Cuáles son los casos de uso de Whisper?
- Transcripción de podcasts o reuniones: Convierte grabaciones de audio en texto de manera rápida y precisa.
- Aprendizaje de idiomas: Transcribe y traduce conversaciones en tiempo real para estudiantes de idiomas.
- Atención al cliente: Transcribe llamadas telefónicas para análisis o registro.
- Análisis de medios: Transcribe entrevistas, conferencias o contenido multimedia para su análisis.
- Herramientas de accesibilidad: Ayuda a personas con discapacidad auditiva proporcionando transcripciones en tiempo real.
¿Cómo usar Whisper?
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Instalación: Puedes instalar Whisper usando pip:
pip install -U openai-whisperTambién necesitarás ffmpeg instalado en tu sistema.
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Transcripción básica: Usa el siguiente código para transcribir un archivo de audio:
import whisper model = whisper.load_model("turbo") result = model.transcribe("audio.mp3") print(result["text"]) -
Detección de idioma: Whisper puede detectar automáticamente el idioma del audio:
model = whisper.load_model("turbo") audio = whisper.load_audio("audio.mp3") _, probs = model.detect_language(audio) print(f"Idioma detectado: {max(probs, key=probs.get)}") -
Traducción: Para traducir audio a inglés, usa la opción
--task translate:whisper audio.wav --language Spanish --task translate
