Whisper 模型：技术革新的基石

在当今科技飞速发展的时代，自动语音识别（ASR）技术作为人工智能领域的关键分支，正深刻地改变着人们的生活与工作方式。从智能语音助手到实时字幕生成，从语音交互设备到智能客服系统，ASR 技术无处不在，为人们带来了前所未有的便利与效率提升。而 Whisper 模型，作为 ASR 技术中的一颗璀璨明星，以其卓越的性能和独特的技术架构，成为了推动语音识别技术发展的重要力量。

Whisper 模型由 OpenAI 开发，是一种基于大规模弱监督训练的先进语音识别模型。它的出现，打破了传统语音识别模型的局限，展现出了强大的多语言支持能力、高准确率以及出色的泛化性能 。在众多语音识别模型中，Whisper 模型凭借其独特的技术优势和广泛的应用场景，脱颖而出，受到了学术界和工业界的广泛关注。

Whisper 模型探秘

（一）模型架构剖析

Whisper 模型的架构设计精妙绝伦，它基于 Transformer 架构，采用了编码器 - 解码器结构，这种结构在自然语言处理和语音识别领域展现出了强大的优势 。Transformer 架构以其卓越的自注意力机制，能够高效地捕捉序列中的长距离依赖关系，为语音识别任务提供了坚实的技术基础。

在语音处理流程中，原始音频信号首先经历重采样，被调整为 16000Hz 的采样率，这是模型能够有效处理的标准采样率。随后，音频信号通过计算 80 通道的 log Mel 谱图表示进行特征提取，这一过程利用 25 毫秒的窗口和 10 毫秒的步幅，将音频信号转换为频谱特征，从而捕捉音频中的关键信息。为了使输入数据符合模型的要求，特征会在全局内缩放到 - 1 到 1 之间，并在预训练数据集上进行归一化处理，使其平均值近似为零。

经过预处理的音频特征被送入编码器。编码器首先使用一个包含两个卷积层的词干对输入表示进行处理，卷积层的滤波器宽度为 3，采用 GELU 激活函数，为模型引入非线性变换，增强模型的表达能力。第二个卷积层的步幅为 2，用于降低特征图的分辨率，减少计算量。接着，正弦位置嵌入被添加到词干的输出中，以赋予模型对音频序列中位置信息的感知能力。随后，经过处理的特征进入编码器 Transformer 块，通过自注意力机制和前馈神经网络，对音频特征进行深度编码，生成高级的语音特征表示 。

在解码器部分，学习位置嵌入被应用，以帮助模型理解文本序列中的位置信息。同时，输入输出标记表示进行绑定，使得解码器能够根据编码器的输出和已生成的文本信息，逐步生成对应的文本序列。编码器和解码器具有相同的宽度和数量的 Transformer 块，保证了模型在编码和解码过程中的一致性和稳定性 。通过这种精心设计的架构，Whisper 模型能够实现从语音到文本的高效转换，展现出卓越的语音识别性能。

（二）训练秘籍：数据与方法

Whisper 模型的训练过程是其强大性能的关键所在。它在一个规模庞大的数据集上进行训练，该数据集包含了 68 万小时的标记音频数据，这些数据犹如一座丰富的宝藏，为模型的学习提供了充足的养分 。数据集中涵盖了 11.7 万小时的 96 种不同语言的演讲，以及 12.5 万小时从 “任意语言” 到英语的翻译数据，如此丰富多样的数据，使得模型能够学习到各种语言的语音模式、口音特点以及语言之间的转换规律，极大地提升了模型的泛化能力和多语言处理能力。

值得一提的是，模型利用了互联网生成的文本，这些文本由其他自动语音识别系统生成，而非人工创建。尽管这些文本的质量参差不齐，但通过精心的数据处理和筛选，模型依然能够从中学习到有价值的信息，进一步增强了对各种口音、背景噪音和技术术语的识别能力。此外，数据集中还包含一个在 VoxLingua107 上训练的语言检测器，该检测器通过从 YouTube 视频中提取短语音片段，并根据视频标题和描述的语言进行标记，同时采用额外的步骤去除误报，为模型准确识别不同语言的音频提供了有力支持。

在训练方法上，为了改进模型的缩放属性，Whisper 在不同的输入大小上进行训练，使其能够适应各种长度的音频输入。训练过程中采用了 FP16（半精度浮点数）技术，减少了内存占用和计算量，同时通过动态损失缩放来避免梯度消失或梯度爆炸问题，确保训练的稳定性。数据并行技术的应用则充分利用了多个计算设备的计算能力，加速了训练