Bauen Sie Ihr eigenes lokales Spracherkennungssystem mit Python und Whisper

Sind Sie müde von den Datenschutzrisiken beim Hochladen sensibler Audiodateien an Cloud-Transkriptiondienste? Dieser Beitrag zeigt Ihnen, wie Sie ein lokales Spracherkennungssystem mit Python und dem Whisper-Modell von OpenAI erstellen. Transkribieren Sie Ihre Audiodateien in weniger als 10 Minuten mit 96 % Genauigkeit – völlig kostenlos und lokal auf Ihrem Laptop verarbeitet. Das Tutorial behandelt die Einrichtung von FFmpeg, Ihrer Python-Umgebung, die Verwendung des Whisper-Modells, die Batch-Verarbeitung, die Erstellung von SRT-Untertiteln und die Behebung häufiger Probleme. Eine alternative Methode mit der Bibliothek `speech_recognition` wird ebenfalls bereitgestellt.