语音识别与生成：Whisper：语音识别中的噪声抑制技术.pdf

语音识别与生成：Whisper：语音识别中的噪声抑制技术

1语音识别基础

1.1语音信号的特性

语音信号是一种时间序列信号，具有以下特性：

非平稳性：语音信号的统计特性随时间变化。

周期性：语音信号在发音时，声带的振动会产生周期性的波形。

频谱特性：语音信号在频域上具有特定的频谱分布，不同音素的

频谱特性不同。

共振峰：语音信号的频谱中存在几个主要的峰值，称为共振峰，

它们与发音器官的形状有关。

1.2语音识别的历史与进展

语音识别技术的发展经历了几个关键阶段：

1950s-1960s：早期的语音识别系统主要基于模板匹配，识别有限

的词汇。

1970s-1980s：引入了动态时间规整（DTW）和隐马尔可夫模型

（HMM），提高了识别的准确性和灵活性。

1990s-2000s：神经网络开始应用于语音识别，尤其是多层感知器

（MLP）和递归神经网络（RNN）。

2010s至今：深度学习技术，如深度神经网络（DNN）、长短期记

忆网络（LSTM）和注意力机制，极大地推动了语音识别的性能，OpenAI

的Whisper模型是这一领域的必威体育精装版突破。

1.3Whisper模型的简介

Whisper是OpenAI在2022年发布的一款多语言语音识别模型，它基于

Transformer架构，能够处理多种语言和方言的语音识别任务。Whisper模型的

关键特点包括：

多语言支持：能够识别和转录超过90种语言的语音。

自监督学习：Whisper使用了大规模的未标注音频数据进行预训

练，通过自监督学习提高了模型的泛化能力。

多模态输入：除了音频信号，Whisper还可以处理文本输入，用

于多模态的语音识别和翻译任务。

1

1.3.1示例代码：使用Whisper进行语音识别

#导入Whisper模型库

importwhisper

#加载预训练的Whisper模型

model=whisper.load_model(base)

#定义音频文件路径

audio_file=path/to/audio.wav

#使用模型进行语音识别

result=model.transcribe(audio_file)

#打印识别结果

print(result[text])

1.3.2数据样例

假设我们有以下音频文件audio.wav，内容为：“今天天气真好，适合出去

散步。”Whisper模型能够准确地识别并转录这段中文语音。

1.3.3代码讲解

1.导入Whisper模型库：importwhisper，这是使用Whisper模型进

行语音识别的必要步骤。

2.加载模型：whisper.load_model(base)，这里加载的是“base”级

别的预训练模型，OpenAI提供了不同大小的模型，以适应不同的计算资

源和识别精度需求。

3.音频文件路径：audio_file=path/to/audio.wav，需要将实际的音

频文件路径替换到path/to/audio.wav。

4.语音识别：model.transcribe(audio_file)，调用模型的transcribe方

法对音频文件进行识别。

5.打印结果：print(result[text])，识别结果存储在result字典中，

通过result[text]可以获取到识别后的文本内容。

通过上述代码，我们可以看到Whisper模型在语音识别任务中的应用，它

不仅能够处理多种语言，还能够通过自监督学习的方式，利用大量未标注数据

进行模型训练，从而在多种场景下提供高精度的语音识别服务。