Question 1

什麼是Whisper？

Accepted Answer

**Whisper** 是一個強大的語音辨識模型，能夠進行多語言語音辨識、翻譯和語言檢測。它基於大規模弱監督學習，訓練於多樣化的音頻數據集，適用於各種語音處理任務。

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Question 2

Whisper的特色是什麼？

Accepted Answer

* **多語言支援**：支援多種語言的語音辨識和翻譯，包括英文、日文、西班牙文等。  
* **模型選擇**：提供六種模型大小（tiny、base、small、medium、large、turbo），可根據需求選擇速度與準確度的平衡。  
* **任務多樣性**：除了語音辨識，還能進行語音翻譯和語言檢測。  
* **開源與免費**：採用MIT授權，完全開源，適合開發者和研究人員使用。

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Question 3

Whisper的使用案例有哪些？

Accepted Answer

* **影片字幕生成**：自動將影片中的語音內容轉換為文字。  
* **會議紀錄**：即時轉錄會議或演講內容。  
* **語言學習**：幫助學習者理解和轉錄外語語音。  
* **客服系統**：用於電話或錄音的客服自動化處理。

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Question 4

如何使用Whisper？

Accepted Answer

1. **安裝依賴**：需安裝ffmpeg和Python相關套件。  
   - Ubuntu/Debian：`sudo apt install ffmpeg`  
   - MacOS：`brew install ffmpeg`  
   - Windows：使用Chocolatey或Scoop安裝ffmpeg。

2. **安裝Whisper**：  
   ```bash  
   pip install -U openai-whisper  
   ```

3. **基本使用命令**：  
   ```bash  
   whisper audio.flac --model turbo  
   ```  
   - 可以指定語言：`--language Japanese`  
   - 可以進行翻譯：`--task translate`

4. **Python使用示例**：  
   ```python  
   import whisper

model = whisper.load_model("turbo")  
   result = model.transcribe("audio.mp3")  
   print(result["text"])  
   ```

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Question 5

安裝時出現錯誤？

Accepted Answer

請確保已安裝ffmpeg和rust開發環境，若仍有問題，參考[Getting started](https://github.com/openai/whisper#getting-started)頁面。

Question 6

支援哪些語言？

Accepted Answer

支援多種語言，包括英文、中文、日文、西班牙文等，詳見[tokenizer.py](https://github.com/openai/whisper/blob/main/whisper/tokenizer.py)。

Question 7

如何選擇合適的模型？

Accepted Answer

根據需求選擇模型大小，tiny和base模型適合快速處理，large和turbo模型適合高準確度需求。

Question 8

是否支援即時語音辨識？

Accepted Answer

目前主要支援離線語音文件處理，實時功能需自行優化。

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