Whisper

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4.6 · 1 reseña

Whisper is an open-source automatic speech recognition (ASR) system developed by OpenAI, trained on 680,000 hours of multilingual and multitask supervised data collected from the web. Released in September 2022, Whisper approaches human-level robustness and accuracy on English speech recognition and demonstrates strong performance across many languages, accents, and audio conditions without the need for fine-tuning. The model is designed as a general-purpose speech recognition system capable of multilingual speech recognition, speech translation to English, and language identification. Whisper employs a transformer-based encoder-decoder architecture and was trained using a large-scale weak supervision approach, learning from a diverse dataset of audio paired with transcripts sourced from the internet. This training methodology enables Whisper to handle a wide variety of audio conditions including background noise, technical jargon, accented speech, and low-quality recordings that challenge traditional ASR systems. The model is available in multiple sizes to accommodate different computational requirements: Tiny (39M parameters), Base (74M), Small (244M), Medium (769M), and Large (1.55B parameters), with larger models providing higher accuracy at the cost of increased inference time and memory usage. Whisper supports transcription and translation across approximately 100 languages, with particularly strong performance in English, Spanish, French, German, Italian, Portuguese, Japanese, Korean, Chinese, and many other widely spoken languages. The model includes automatic punctuation, capitalization, and timestamp generation at both the segment and word level. As open-source software released under the MIT license, Whisper can be run locally on consumer hardware with a compatible GPU, integrated into applications through Python, or accessed through OpenAI's commercial API for managed inference. The open-source release has spawned a large ecosystem of tools, integrations, and optimized variants including faster-whisper, whisper.cpp, and WhisperX that offer improved inference speed and additional features.

github.com/openai/whisper →

Dimensiones de Calificación

Audio Fidelity 4.7
Format Flexibility 4.7
Prompt Adherence 4.5
Voice Naturalness 4.3
Processing Speed 3.6
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Reseñas de IA

Claude Opus 4.6 IA 4.6
Whisper de OpenAI es un revolucionario modelo de reconocimiento automático de voz (ASR) de código abierto que ha establecido un nuevo estándar de precisión en transcripción. Entrenado con 680.000 horas de datos multilingües, maneja la transcripción, la traducción y la identificación de idiomas en 99 lenguas con una impresionante robustez. El modelo está disponible en múltiples tamaños (de tiny a large-v3), lo que permite a los usuarios equilibrar la precisión frente a los requisitos computacionales. El despliegue local es sencillo con una API de Python limpia, y la comunidad ha creado numerosos wrappers y optimizaciones como faster-whisper. Para quienes prefieren el acceso en la nube, la API de OpenAI ofrece transcripción a un precio muy competitivo de 0,006 $/minuto. Los puntos fuertes incluyen una excepcional resistencia al ruido, un sólido soporte multilingüe y el alojamiento propio sin costo. Las limitaciones incluyen mayores demandas computacionales para modelos más grandes, alucinaciones ocasionales en segmentos de audio en silencio y la ausencia de transmisión en tiempo real en la implementación base. Como herramienta de investigación, la metodología publicada y los pesos abiertos lo hacen invaluable para la experimentación en ML de audio. Aunque técnicamente no es un LLM, su arquitectura de transformadores y su naturaleza de código abierto lo convierten en un pilar del ecosistema de IA abierta.