{"id":119595,"date":"2024-08-23T15:43:08","date_gmt":"2024-08-23T13:43:09","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/mozilla-razvivaet-instrumentarij-dlya-raspoznavaniya-rechi-whisperfile"},"modified":"2024-08-23T15:43:08","modified_gmt":"2024-08-23T13:43:09","slug":"mozilla-razvivaet-instrumentarij-dlya-raspoznavaniya-rechi-whisperfile","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/news\/mozilla-razvivaet-instrumentarij-dlya-raspoznavaniya-rechi-whisperfile","title":{"rendered":"Mozilla d\u00e9veloppe l'outil de reconnaissance vocale Whisperfile","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
La soci\u00e9t\u00e9 Mozilla d\u00e9veloppe un ensemble d'outils de reconnaissance vocale nomm\u00e9 Whisperfile, qui inclut une impl\u00e9mentation ind\u00e9pendante et performante du mod\u00e8le d'apprentissage automatique Whisper, con\u00e7u et rendu public par l'organisation OpenAI. Cet ensemble d'outils est bas\u00e9 sur whisper.cpp, l'impl\u00e9mentation du mod\u00e8le Whisper en C\/C++, cr\u00e9\u00e9e par Georgy Gerganov (auteur de llama.cpp). Le code est \u00e9crit en C++ et est distribu\u00e9 sous la licence MIT. <\/p>\n
Whisperfile est d\u00e9velopp\u00e9 par l'\u00e9quipe Mozilla Ocho et compl\u00e8te le projet llamafile, destin\u00e9 \u00e0 cr\u00e9er des fichiers ex\u00e9cutables universels pour ex\u00e9cuter de grands mod\u00e8les de langage machine (LLM). De la m\u00eame mani\u00e8re que llamafile, le projet whisperfile permet, \u00e0 partir d'un fichier de param\u00e8tres du mod\u00e8le d'apprentissage automatique au format GGUF, de g\u00e9n\u00e9rer un fichier ex\u00e9cutable qui peut \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9 sur diff\u00e9rents syst\u00e8mes d'exploitation sur du mat\u00e9riel avec des processeurs AMD64 et ARM64. Le code compil\u00e9 peut \u00eatre li\u00e9 \u00e0 la biblioth\u00e8que C standard Cosmopolitan, permettant de cr\u00e9er des assemblages d'applications pouvant s'ex\u00e9cuter sous Linux, FreeBSD, macOS, OpenBSD, NetBSD et Windows. <\/p>\n
Lors de l'ex\u00e9cution du fichier ex\u00e9cutable, un fichier audio contenant de la parole au format wav, mp3, ogg ou flac est pass\u00e9 en param\u00e8tre d'entr\u00e9e, et le texte reconnu est sauvegard\u00e9 en sortie. Dans la pratique, le projet peut \u00eatre utilis\u00e9 pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes tels que la g\u00e9n\u00e9ration de sous-titres pour des vid\u00e9os, la cr\u00e9ation de journaux d'appels vocaux et vid\u00e9o, la transformation de mat\u00e9riaux vocaux enregistr\u00e9s en texte, ou l'organisation de saisies vocales. Gr\u00e2ce \u00e0 Whisperfile, ces t\u00e2ches peuvent \u00eatre effectu\u00e9es sur un syst\u00e8me local sans avoir recours \u00e0 des services externes. <\/p>\n
En outre, le fonctionnement en tant que serveur HTTP est \u00e9galement pris en charge, traitant les requ\u00eates de reconnaissance vocale via Web API. Pour acc\u00e9l\u00e9rer le travail avec le mod\u00e8le, des GPU et des instructions AVX peuvent \u00eatre utilis\u00e9s. L'ensemble d'outils peut \u00e9galement fournir des coefficients de confiance, permettant de colorer les mots reconnus en fonction de la pr\u00e9cision de leur identification.
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Le mod\u00e8le Whisper utilis\u00e9 a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 sur 680 000 heures de donn\u00e9es vocales couvrant divers domaines th\u00e9matiques et langues (2\/3 des donn\u00e9es sont en anglais). Le mod\u00e8le excelle dans la reconnaissance de la parole avec accent, identifie le jargon technique, prend en charge la d\u00e9tection automatique de la langue et peut fonctionner en pr\u00e9sence de bruit de fond. Pour la parole anglaise, le syst\u00e8me d\u00e9montre un niveau de fiabilit\u00e9 et de pr\u00e9cision de la reconnaissance automatique proche de celle de l'humain. Outre la transcription de la parole en texte, le mod\u00e8le peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9 pour traduire la parole dans une autre langue. \n Source : opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
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