Основные отличия Whisper от других моделей распознавания речи:

• Обучение. 28 Whisper обучен на 680 000 часов многоязычных и многозадачных размеченных данных, собранных из интернета. 28 Такой подход повышает устойчивость модели к акцентам, фоновому шуму и специальной терминологии. 28
• Многоязычная поддержка. 110 Whisper может распознавать речь на различных языках, что делает его универсальным инструментом для исследователей и разработчиков, работающих с многоязычными наборами данных. 10
• Интеграция с другими языковыми моделями. 1 Whisper может интегрироваться с другими языковыми моделями и функциями, такими как суммаризация или интерфейсы чат-ботов, что расширяет его полезность в создании комплексных систем обработки языка. 1
• Открытый исходный код. 110 Whisper предоставляет разработчикам полный доступ к своему коду, что способствует подходу, основанному на сообществе, к улучшениям и интеграциям. 1

Выбор между Whisper и другими моделями распознавания речи зависит от конкретных потребностей проекта, бюджетных ограничений и необходимых функций. 1