Transcribe cualquier audio con Whisper de OpenAI

En el mundo de la inteligencia artificial (IA), la comprensión del lenguaje humano siempre ha sido un reto significativo. OpenAI, una de las compañías líderes en el campo de la IA, lanzó en su última presentación la versión 3 de su modelo Whisper, prometiendo avances notables en el reconocimiento de voz. Este artículo explora las capacidades, aplicaciones y el impacto potencial de Whisper v3 en diversas industrias y aspectos de la vida cotidiana.

¿Qué es Whisper?

Whisper v3 de OpenAI es un modelo avanzado de inteligencia artificial para el reconocimiento automático de voz (ASR) y traducción de voz. Este avanzado sistema se basa en una arquitectura de codificador-decodificador, empleando la tecnología de modelos Transformer, conocida por su eficacia en procesar secuencias de datos, como el lenguaje hablado. Se distingue por haber sido entrenado con una impresionante cantidad de 680.000 horas de datos etiquetados, una cifra que refleja la amplitud y profundidad de su aprendizaje. Esta extensa capacitación le confiere a Whisper v3 una capacidad excepcional para generalizar a una amplia gama de conjuntos de datos y dominios, lo que le permite funcionar eficazmente sin la necesidad de ajustes específicos.

Una de las principales ventajas de Whisper es su capacidad de adaptación a diferentes acentos y contextos lingüísticos, lo que reduce significativamente la tasa de errores en comparación con otros sistemas de reconocimiento de voz. Además, su flexibilidad para trabajar con múltiples idiomas lo hace ideal para entornos multiculturales y globalizados.

Orígenes y evolución de Whisper

OpenAI, conocida por su compromiso con la investigación ética y el desarrollo de IA, ha estado a la vanguardia de la innovación en reconocimiento de voz. Whisper v3 es el resultado de años de investigación y desarrollo, construido sobre los éxitos y aprendizajes de sus versiones anteriores.

Whisper v3 destaca por su capacidad para comprender y procesar el lenguaje natural de una manera más eficiente y precisa que sus predecesores. Utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático y un conjunto de datos más amplio y diverso, lo que le permite reconocer una variedad de acentos, dialectos y contextos lingüísticos.

Detalles técnicos de Whisper v3

Whisper large-v3 mantiene la misma arquitectura fundamental que los modelos grandes anteriores, con algunas diferencias clave. Utiliza 128 contenedores de frecuencia Mel, a diferencia de los 80 de las versiones anteriores, y ha añadido un nuevo token de idioma para el cantonés. Estas mejoras permiten un procesamiento más refinado del lenguaje y una mayor precisión en el reconocimiento de voz.

Entrenamiento y rendimiento

El modelo large-v3 se entrenó con un mix de 1 millón de horas de audio débilmente etiquetado y 4 millones de horas de audio pseudoetiquetado, recopilado mediante Whisper large-v2. Este entrenamiento extenso ha resultado en un rendimiento mejorado en una amplia variedad de idiomas, logrando una reducción de errores de entre el 10% y el 20% en comparación con su predecesor, el Whisper large-v2.

Compatibilidad con Hugging Face 🤗

Whisper large-v3 es compatible con la librería de Hugging Face Transformers, ofreciendo una integración fácil y directa para su uso. Este soporte incluye la capacidad de transcribir archivos de audio de longitud variable y manejar eficientemente audios de formato largo.

Diversidad de configuraciones y tamaños

Los modelos Whisper están disponibles en diferentes configuraciones y tamaños, abarcando desde el modelo «diminuto» con 39 millones de parámetros hasta el modelo «grande-v3» con 1550 millones. Esta variedad permite a los usuarios elegir el modelo más adecuado según sus necesidades específicas, ya sea para tareas de reconocimiento de voz en inglés o para aplicaciones multilingües que incluyen la traducción de voz.

¿Cómo usar Whisper v3?

Para usa Whisper V3 tienes varias opciones:

Hugging Face

1. Accede a Hugging Face
2. En el lado derecho de la web veras un apartado que dice «Inference API»
3. Puedes subir tu propio Audio o grabarlo en tiempo real

Replicate.com

1. Accede a Replicate
2. Crea una cuenta o inicia sesión en Github
3. Sube el audio que quieres transcribir
4. Puedes tocar un montón de parámetros pero si no sabes que cambiar déjalo tal y como está y únicamente cambia el idioma de input (el idioma original del audio en nuestro caso español)

5. Baja y haz clic en «Run» y espera que aparezca el resultado en el lado derecho superior

Google Colab

1. Descarga el archivo de Google Colab
2. Ejecuta la celda 1 y espera que termine de ejecutarse
3. Decide si quieres transcribir el audio en su idioma original (ejecuta la celda 2.1) o si prefieres transcribir traduciendo al ingles (ejecuta la celda 2.2). Hasta ahora solo se puede traducir al inglés.

Aplicaciones y uso de Whisper v3

Whisper se destaca por su habilidad para comprender y transcribir voz en una amplia gama de idiomas y dialectos, lo que lo hace excepcionalmente versátil. Sus aplicaciones van desde la transcripción automática y precisa de documentos de audio, hasta la traducción de voz en tiempo real, siendo una herramienta valiosa en campos como la educación, la asistencia al cliente, y los medios de comunicación.

Whisper de OpenAI, ofrece una amplia gama de aplicaciones en diversos sectores. Aquí algunos de los usos más destacados:

1. Transcripción: Whisper puede transcribir de manera eficiente conferencias, reuniones, entrevistas y podcasts, convirtiendo el habla en texto con alta precisión. Es especialmente útil para periodistas, investigadores y estudiantes que requieren documentar y analizar conversaciones o discursos.
2. Subtitulado: En el campo del entretenimiento y los medios, Whisper puede generar subtítulos para videos y transmisiones en tiempo real, mejorando la accesibilidad para personas con discapacidad auditiva o para aquellas que prefieren consumir contenido con texto.
3. Traducción de voz en tiempo real: Dada su capacidad para traducir voz, Whisper es una herramienta valiosa para la traducción simultánea en eventos internacionales, conferencias multilingües, o para viajeros en países con idiomas desconocidos.
4. Asistentes virtuales mejorados: Whisper puede potenciar la eficiencia de los asistentes virtuales en teléfonos inteligentes, dispositivos domésticos inteligentes y en aplicaciones de servicio al cliente, permitiendo una interacción más natural y comprensiva con los usuarios.
5. Educación y E-Learning: En entornos educativos, Whisper puede facilitar la transcripción y traducción de clases y conferencias, haciendo los materiales de estudio más accesibles para estudiantes de diferentes lenguas y capacidades auditivas.
6. Análisis de datos de voz: En el sector de la investigación de mercado y el análisis de sentimientos, Whisper puede procesar grandes volúmenes de datos de voz para extraer tendencias, opiniones y retroalimentación valiosa.
7. Sector salud: Para profesionales de la salud, Whisper puede transcribir consultas y notas médicas, facilitando el registro y análisis de la información del paciente, mejorando así la eficiencia en la documentación clínica.
8. Aplicaciones jurídicas: En el ámbito legal, Whisper puede ser utilizado para transcribir testimonios, audiencias y otros procedimientos legales, ayudando en la creación de registros escritos precisos y eficientes.
9. Accesibilidad: para personas con discapacidades auditivas o del habla, este modelo puede ser una herramienta vital, permitiendo una comunicación más fluida y la conversión de texto a voz en tiempo real.

Estos usos demuestran la versatilidad y el potencial de Whisper como herramienta para mejorar la eficiencia, accesibilidad y comprensión en una variedad de campos y aplicaciones. Sin embargo, es crucial tener en cuenta las consideraciones éticas, especialmente en términos de privacidad y consentimiento, al implementar tecnologías de reconocimiento de voz en cualquier ámbito.