研究團隊發現，使用如此龐大且多樣化的資料庫可提高口音、背景噪音和技術語言的強健性。不同研究表明，雖然無監督預訓練提高音頻編碼器品質，但缺乏同樣高品質的預訓練解碼器，以及特定資料庫的微調協議，一定程度限制模型有效性和強健性；部分有監督預訓練語音辨識系統，表現會比單一源訓練模型有更高強健性。

OpenAI在Whisper新資料庫比現有高品質資料庫總和大幾倍的基礎上，將弱監督語音辨識的等級擴展至68萬小時；研究團隊還示範這種規模，訓練模型轉移現有資料庫的零射擊表現，可消除任何特定資料庫微調的影響，以達到高品質結果。

許多語音處理任務訓練序列到序列的轉換器模型，包括多語言語音辨識、語音翻譯、口頭語言辨識和語音活動檢測；所有任務都表示為由解碼器預測的標記序列，允許單一模型取代傳統語音處理管道的不同階段；多任務訓練格式使用一組特殊標記，為任務指定者或分類目標。

Whisper架構採用簡單點到點方法，透過編碼器─解碼器Transformer做到：匯入音頻分成30秒一塊，轉換成log-Mel頻譜圖後傳遞到編碼器。解碼器可預測相應文本標題，並與特殊標記混合，由這些標記指導單個模型執行諸如語言辨識、短語級時間戳、多語言語音轉錄和英語語音翻譯等任務。由於Whisper是在龐大且多樣的資料庫上進行，沒有針對任何特定資料庫微調，因此不會擊敗專門研究LibriSpeech性能的模型。許多資料庫測量Whisper的零樣本性能時，Whisper比其他模型更穩定，錯誤率降低50%。

除了夠大資料庫，Whisper還支援多種語言轉錄，以及將之翻成英語。68萬小時音頻，共11.7萬小時涵蓋96種語言，和12.5萬小時轉錄和翻譯數據，即約有三分之一非英語。Whisper會交替執行以原始語言轉錄或翻譯成英語的任務，這種方法學習語音到文本翻譯特別有效，且優於CoVoST2到英語翻譯零樣本的監督SOTA。

文字：編輯部 

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