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我刚刚开始使用 whisper.cpp，它令人难以置信地神奇。但他们是如何在这么多语言上训练模型的呢？他们难道不需要至少大量具有完美对齐手动转录的音频吗？这是全部手动完成的吗？

讨论总结

本次讨论主要围绕Whisper语音识别模型如何在多种语言上进行训练展开。参与者们对Whisper的性能表示惊叹，并对其训练方法和数据来源提出了疑问。讨论中涉及的主要话题包括模型的多语言训练、数据来源（如Project Gutenberg、YouTube、盗版字幕）、训练方法（弱监督学习）、以及模型在不同语言和口音上的表现。此外，还有关于Whisper.cpp的使用体验、模型微调和低资源语言支持的讨论。总体上，讨论展示了Whisper模型的广泛应用和潜在的技术挑战。

主要观点

  1. 👍 模型在一种语言上的训练成果可以加速其在其他语言上的学习
    • 支持理由：研究显示，一旦模型在一个语言上训练成功，后续在其他语言上的训练时间会大大缩短，尤其是对于语系相近的语言。
    • 反对声音：暂无
  2. 🔥 Whisper模型主要通过Project Gutenberg的有声书进行训练
    • 正方观点：使用文本版本通过自动化过程与音频进行大致对齐。
    • 反方观点：这种不精确的对齐导致Whisper时间戳通常不准确。
  3. 💡 Whisper模型使用了600k+小时的音频数据进行训练
    • 解释：训练数据使用了弱监督标签，而非人工标签。Whisper不仅能转录，还能进行翻译、语言识别和语音活动检测。
  4. 👀 Whisper模型在处理非美国口音时表现不佳
    • 解释：有用户提供了Whisper在实际使用中的转录例子，展示了其在不同情况下的表现。
  5. 🌟 Whisper支持多种语言，包括低资源语言
    • 解释：模型有时会出现幻觉现象，如生成无关指令，但总体上支持多种语言，包括一些低资源语言。

金句与有趣评论

  1. “😂 Research has shown after you train a model on one language the training time for additional languages is much shorter, especially closely related languages.”
    • 亮点：展示了模型学习语言的效率随着掌握的语言数量增加而增强。
  2. “🤔 I heard a speculation that it was mainly trained on project Gutenberg audio books.”
    • 亮点：提出了Whisper可能的数据来源，引发了对训练方法的进一步讨论。
  3. “👀 Interesting - I find all the whisper models pretty bad.”
    • 亮点：反映了用户对Whisper模型性能的不同看法，特别是对非美国口音的处理。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，大多数用户对Whisper的性能表示惊叹。然而，也存在一些争议点，如模型在不同口音和语言上的表现差异。主要分歧点在于模型的训练方法和数据来源，以及其在实际应用中的准确性。

趋势与预测

  • 新兴话题：Whisper模型在低资源语言上的应用和微调。
  • 潜在影响：Whisper的多语言支持能力可能会推动更多语言技术的发展，尤其是在处理非主流语言和口音方面。

详细内容：

《关于 Whisper 训练方式的热门讨论》

近日，Reddit 上关于 Whisper 的讨论十分热烈。有用户发帖称：“我刚刚开始使用 whisper.cpp，它简直太神奇了。但他们是如何在如此多的语言上训练模型的？难道不需要大量每种语言都有完美对齐手动转录的音频吗？这一切都是手动完成的吗？”此帖获得了众多关注，引发了大量讨论和回复。

讨论焦点与观点分析： 有人指出，研究表明在一种语言上训练模型后，训练其他语言的时间会大大缩短，尤其是相近的语言。而且像 YouTube 这样的平台，拥有海量的各种语言的语音数据。还有用户听说它可能主要是基于古登堡计划的有声书训练的，通过某种自动化过程大致对齐转录和音频。但也有人表示，Whisper 可能使用了大量盗版字幕。

对于 Whisper 的表现，不同用户也有不同看法。有用户尝试后认为，使用中型模型对 YouTube 视频的处理效果神奇。但也有用户如 sammcj 分享了一个 YouTube 链接，表示 Whisper 在处理澳大利亚或新西兰口音时表现不佳。还有用户在比较不同模型时发现，大型模型似乎能修正一些明显错误。

关于 Whisper 能否处理特定语言，比如阿拉伯语，有人表示尝试过处理现代标准阿拉伯语的短样本，能处理但不完美，同时也有人称其支持一些低资源语言，还有人在 HF 上对其进行微调。

此外，对于如何使用 Whisper，有人提到可以通过特定方式上传音频文件进行转录，也有人提供了相关的测试链接和文档。但也有用户如 RabbitHole32 表示自己使用小型模型时遇到问题，准备尝试大型模型。

总之，关于 Whisper 的训练方式和表现，Reddit 上的讨论丰富多样，既有对其神奇表现的称赞，也有对其不足的探讨。