whisper原理

Whisper は OpenAI によって開発された音声認識システムであり、その原理は深層学習技術に基づいています。Whisper 音声認識の基本原理は次のとおりです。

1. データ収集: Whisper はトレーニングに大量の音声データを使用します。データには、さまざまな言語の音声サンプル、アクセント、話す速度、背景雑音が含まれます。

2. 特徴抽出: 音声信号は、マイクを通じて収集された連続波形信号です。Whisper は、まずこれらの信号をスペクトログラムに変換し、次にメル周波数ケプストラル係数 (MFCC) と呼ばれる特徴抽出方法を使用してスペクトログラムを一連の特徴ベクトルに変換します。

3. モデルのトレーニング: Whisper は音声認識にディープ ニューラル ネットワーク (DNN) を使用します。トレーニング プロセス中に、Whisper は特徴ベクトルを入力として受け取り、それらを対応するテキスト ラベルと照合します。逆伝播アルゴリズムを通じて、ニューラル ネットワークの重みとバイアスが継続的に調整され、モデルが音声に対応するテキストをより正確に予測できるようになります。

4. デコードと後処理: 認識段階では、Whisper は CTC (Connectionist Temporal Classification) と呼ばれるデコード アルゴリズムを使用して、ニューラル ネットワークによって出力された確率分布を最も可能性の高いテキスト シーケンスにマッピングします。次に、言語モデリングやスペル修正などの後処理技術を使用して、認識精度をさらに向上させます。

一般に、Whisper の原理は、深層学習テクノロジーを使用して音声信号を特徴ベクトルに変換し、トレーニングと予測にニューラル ネットワークを使用して、最終的に正確な音声認識を実現することです。