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

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…