Распознавание речи в реальном времени в браузере с помощью OpenAI Whisper

 Whisper WebGPU: Real-Time in-Browser Speech Recognition with OpenAI Whisper






AI Solutions

Whisper WebGPU: Распознавание речи в реальном времени в браузере с использованием OpenAI Whisper

Whisper WebGPU, разработанный инженером Hugging Face (также известным под ником “Xenova”), представляет собой новаторскую технологию, которая позволяет выполнять распознавание речи в реальном времени прямо в веб-браузере. Это значительный прорыв, который открывает новые возможности взаимодействия с веб-приложениями, основанными на искусственном интеллекте.

Основные особенности

Ядро Whisper WebGPU основано на модели Whisper-base, которая является моделью распознавания речи с 73 миллионами параметров, оптимизированной для использования в веб-браузере. С её размером около 200 МБ модель Whisper-base легка, но мощна, что делает её идеальным выбором для приложений, работающих в режиме реального времени. После загрузки модели она кэшируется для последующего использования, гарантируя быстрые и плавные взаимодействия.

Инновация Whisper WebGPU заключается в её способности функционировать целиком в веб-браузере пользователя. С использованием библиотеки Hugging Face Transformers.js и ONNX Runtime Web, эта модель выполняет все вычисления локально, устраняя необходимость в отправке данных на сервер. Это повышает уровень конфиденциальности и позволяет использовать модель даже в офлайн-режиме. Пользователи могут отключиться от интернета после первоначальной загрузки модели и воспользоваться надежными возможностями распознавания речи, предоставляемыми Whisper.

Особенностью Whisper WebGPU является также использование весов ONNX (Open Neural Network Exchange). ONNX – это открытый формат для моделей искусственного интеллекта, позволяющий плавно обмениваться и использовать модели, обученные в различных фреймворках. Подход Xenova, сокращающий модели с использованием весов ONNX в специальную подпапку под названием “onnx”, устанавливает стандарт для будущих моделей, созданных для использования в сети. Предполагается, что эта временная практика будет развиваться по мере усовершенствования технологии WebML (Web Machine Learning), обещающей ещё более удобные интеграции в будущем.

Xenova рекомендует использовать Hugging Face Optimum для конвертации моделей в формат ONNX разработчикам, желающим подготовить свои модели к работе в сети. Это обеспечивает совместимость с ONNX Runtime Web и соответствует структуре, продемонстрированной в Whisper WebGPU, что облегчает их последующее внедрение и интеграцию.

Whisper WebGPU – это не только обработка на устройстве, но и обработка с исключительной универсальностью. Модель поддерживает многоязычную транскрипцию на более чем 100 языках, что делает её универсальным инструментом для распознавания речи. Независимо от того, используется ли она для транскрибирования, перевода или приложений в области доступности, Whisper WebGPU обеспечивает революционные возможности реального времени в сети.

Практическое применение

Технология Whisper WebGPU имеет обширные последствия. Представьте себе веб-приложение, способное транскрибировать встречи в режиме реального времени, обеспечивать моментальные переводы во время международных видеоконференций или позволять управлять веб-интерфейсами голосовыми командами без задержек или проблем с конфиденциальностью, характерными для обработки на сервере.

Значение для вашего бизнеса

Whisper WebGPU представляет собой значительный шаг в демократизации использования искусственного интеллекта. Позволяя выполнять расширенное распознавание речи прямо в браузере, она снижает барьеры для разработчиков и конечных пользователей. Разработчикам больше не нужно бороться с сложной серверной инфраструктурой или беспокоиться о проблемах конфиденциальности данных, связанных с облачной обработкой. Вместо этого они могут использовать мощь Whisper WebGPU для создания отзывчивых, безопасных и эффективных веб-приложений на базе искусственного интеллекта.

В завершение, Whisper WebGPU от Xenova ставит новую точку зрения на использование искусственного интеллекта в сети. Её способности к распознаванию речи в реальном времени прямо в браузере, поддержка 100 языков и прочная архитектура, использующая ONNX и Transformers.js, устанавливают новый стандарт для веб-приложений на базе искусственного интеллекта.

Завершающие слова

Если вы хотите использовать Whisper WebGPU для развития вашего бизнеса с помощью искусственного интеллекта, свяжитесь с нами для получения консультаций. Мы поможем внедрить ИИ-решения в ваш бизнес и обеспечим постепенное продвижение проекта, основанное на анализе результатов и ключевых показателей эффективности.

Кроме того, с помощью ИИ-ассистента в продажах от Flycode.ru вы сможете снизить нагрузку на вашу команду продаж и обеспечить ответы на вопросы клиентов в режиме реального времени. Узнайте, как наши решения могут изменить ваши процессы и повысить эффективность вашего бизнеса с использованием искусственного интеллекта.


Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Улучшение надежности ИИ в здравоохранении: решение SourceCheckup

    Улучшение надежности ИИ в здравоохранении Введение Современные языковые модели (LLM) становятся все более популярными в здравоохранении. Однако важно, чтобы их выводы основывались на надежных источниках. Несмотря на то, что ни одна LLM не…

  • AI-Упрощение Отладки для AWS с Serverless MCP

    Практические бизнес-решения с использованием Serverless MCP Serverless MCP (Model Context Protocol) предлагает инновационные решения для улучшения отладки приложений на AWS. Это позволяет разработчикам работать более эффективно и быстро, что в конечном итоге улучшает…

  • Интеграция протокола контекста модели с Google Gemini 2.0: Руководство по кодированию

    Введение Данная инструкция предлагает четкий подход к интеграции генеративного ИИ Google Gemini 2.0 с сервером пользовательского Протокола Модели Контекста (MCP) с использованием технологии FastMCP. Цель состоит в том, чтобы помочь бизнесу более эффективно…

  • FramePack: Революционная архитектура ИИ для эффективной генерации видео

    FramePack: Решение для проблем генерации видео Обзор проблем генерации видео Генерация видео — это важная область компьютерного зрения, включающая в себя создание последовательностей изображений, которые имитируют движение и визуальную реальность. Для достижения высокого…

  • Запуск UI-TARS-1.5: Новая Эра Мультимодального ИИ для Взаимодействия с GUI

    Введение ByteDance представила UI-TARS-1.5, продвинутый открытый многомодальный ИИ-агент, предназначенный для взаимодействия с графическим пользовательским интерфейсом (GUI) и игровыми средами. Этот новый вариант значительно улучшает возможности своего предшественника, демонстрируя высокую точность и выполнение задач.…

  • Руководство OpenAI по интеграции ИИ в бизнес-процессы

    Практическое руководство по интеграции ИИ в бизнес Искусственный интеллект (ИИ) становится все более важным в различных отраслях. Чтобы эффективно интегрировать ИИ и достичь измеримых результатов, следуйте этому структурированному подходу. Этап 1: Определение возможностей…

  • Оптимизация рассуждений LLM с помощью ReTool: Практическое бизнес-решение

    Оптимизация LLM Reasoning с помощью ReTool: Практическое бизнес-решение Введение ReTool представляет собой инновационную платформу, объединяющую анализ и машинное обучение для оптимизации работы больших языковых моделей (LLM). Эта технология позволяет бизнесу эффективно справляться с…

  • Оптимизация эффективности больших языковых моделей с помощью Sleep-Time Compute

    Оптимизация больших языковых моделей для бизнес-эффективности Введение в Sleep-Time Compute Недавние достижения исследователей из Letta и UC Berkeley представили метод под названием “Sleep-Time Compute”. Этот подход улучшает эффективность больших языковых моделей (LLMs), используя…

  • Борьба с некорректными данными в больших языковых моделях

    Понимание и снижение загрязнения знаний в больших языковых моделях Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) – это продвинутые системы ИИ, которые обучаются на обширных текстовых данных. Их способность предсказывать,…

  • Автоматизация бизнес-процессов с помощью AI в Google Colab

    “`html Практические бизнес-решения с использованием Искусственного Интеллекта Использование браузерного ИИ в Google Colab может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Ниже приведены пошаговые рекомендации для внедрения. Шаг 1: Установка необходимых пакетов Обновите…

  • TurboFNO: Революция в ускорении вычислений нейронных операторов Фурье

    Введение в Fourier Neural Operators Fourier Neural Operators (FNOs) – это современные модели, предназначенные для решения частичных дифференциальных уравнений. Однако существующие архитектуры имеют ограничения, которые мешают их производительности. Это происходит из-за того, как…

  • Корпоративные решения с использованием фреймворка Coral для улучшения совместного мышления в ИИ

    Улучшение Сотрудничества с Искусственным Интеллектом: Рамки Coral Введение Meta AI представила революционную рамку искусственного интеллекта, известную как Collaborative Reasoner (Coral), которая направлена на улучшение навыков совместного мышления в больших языковых моделях (LLMs). Coral…

  • Преобразование приложения FastAPI в сервер MCP: пошаговое руководство

    Преобразование FastAPI приложения в MCP сервер: Практическое руководство Введение FastAPI-MCP – это удобный инструмент, который позволяет приложениям FastAPI легко выставлять свои конечные точки как инструменты протокола Model Context Protocol (MCP). Это руководство продемонстрирует,…

  • Оптимизация данных для предобучения языковых моделей с помощью CLIMB

    Введение в CLIMB: Оптимизация данных для предобучения языковых моделей С ростом сложности языковых моделей (LLMs) выбор правильных данных для предобучения становится критически важным. CLIMB от NVIDIA предлагает решение для автоматизации и оптимизации этого…

  • Руководство по интеграции ИИ для бизнеса от OpenAI

    Практические бизнес-решения для интеграции ИИ 1. Начните с структурированной оценки Перед внедрением проведите тщательную оценку возможных приложений ИИ. Это поможет определить, какие области бизнеса могут извлечь наибольшую пользу от ИИ. Рекомендации: Соберите данные…

  • Улучшение математического мышления в ИИ с помощью дообучения

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) показывают, что они могут эффективно решать сложные математические задачи с минимальным количеством данных. Исследования, проведенные в UC Berkeley и Allen Institute for AI, разработали…

  • ReZero: Улучшение больших языковых моделей с помощью обучения с подкреплением

    Практические бизнес-решения на основе ReZero Введение в Retrieval-Augmented Generation (RAG) Использование RAG позволяет LLM получать актуальную информацию в реальном времени, что улучшает качество ответов. Это можно применить для улучшения обслуживания клиентов и ускорения…

  • Модель восприятия от Meta AI: новая эра в бизнесе с ИИ

    Модель восприятия языка Meta AI: Бизнес-перспектива Введение в Модель восприятия языка (PLM) Meta AI недавно запустила Модель восприятия языка (PLM), инновационную и открытую платформу для моделирования языка и визуальных данных. Эта модель направлена…