Whisper は、音声認識と文字起こしのための機械学習モデルであり、OpenAI によって開発され、2022年9月にオープンソースソフトウェア として初めて公開された[ 2]
英語を含む複数の言語で音声を文字起こしできる他[ 3] [ 4]
Whisperは弱教師あり学習 を用いた深層学習 音響モデルであり、エンコーダ・デコーダトランスフォーマー アーキテクチャを使用して構築されている[ 5]
Whisper V2は2022年12月8日にリリースされた[ 6] [ 7]
音声認識は長い研究の歴史を持つ。初期のアプローチでは、動的時間伸縮法 （英語版 ） 隠れマルコフモデル といった統計的手法が用いられていた。2010年代頃には、大規模データセット（「ビッグデータ 」）の利用可能性と計算性能の向上により、音声認識モデルに深層ニューラルネットワーク を用いるアプローチが一般的になった[ 8] 畳み込みニューラルネットワーク が含まれていたが、系列データを捉えることができないという制限があった。そのため、後にSeq2seq アプローチが開発され、そこでは長・短期記憶 を利用した回帰型ニューラルネットワーク が用いられた[ 9]
2017年にGoogle によって導入されたTransformerは、機械学習における多くの問題に対する従来の最先端のアプローチの多くに取って代わり、言語モデリングやコンピュータビジョンなどの分野における中核となるニューラルアーキテクチャになり始めた。弱教師あり学習を用いた音響モデルの学習アプローチは、2020年代初頭に深層ニューラルネットワークを用いた音声認識アプローチとして有望であると認識された[ 10]
ニューヨークタイムズ の報道によると、2021年にOpenAIは、大規模言語モデル の学習に使用する高品質データのソースを使い果たしたと考え、YouTube 動画やポッドキャスト の書き起こしでウェブスクレイピング テキストを補完することを決定し、このタスクを解決するためにWhisperを開発した[ 11]
Whisperは、68万時間の多言語およびマルチタスクデータを用いて半教師あり学習で訓練されており、その約5分の1（11万7000時間）は英語以外の音声データである。WhisperはLibriSpeechデータセットに特化したモデルの性能を上回らないものの、多くのデータセットでテストした結果、他のモデルよりも堅牢で、エラーが50%少ない[ 12]
Whisperは、訓練データであまり表現されていない言語では単語エラー率が高くなるなど、言語によって異なるエラー率を示す[ 13]
このモデルは、音声認識とより一般的な音声認識のための統合モデルの基盤として使用されている[ 14]
Whisperのアーキテクチャは、エンコーダ・デコーダトランスフォーマーに基づいている。入力音声は30秒のチャンクに分割され、メル周波数ケプストラム （英語版 ） [ 15]
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