Whisper

Whisper - Reconhecimento de Fala Robusto

Modelo de reconhecimento de fala multilíngue da OpenAI.

Quando usar Whisper

Use quando:

• Transcrição speech-to-text (99 idiomas)
• Transcrição de podcasts/vídeos
• Automação de anotações de reuniões
• Tradução para inglês
• Transcrição de áudio com ruído
• Processamento de áudio multilíngue

Métricas:

• 72.900+ estrelas no GitHub
• 99 idiomas suportados
• Treinado em 680 mil horas de áudio
• Licença MIT

Use alternativas em vez disso:

• AssemblyAI: API gerenciada, diarização de falante
• Deepgram: ASR com streaming em tempo real
• Google Speech-to-Text: Baseado em nuvem

Início rápido

Instalação

# Requer Python 3.8-3.11
pip install -U openai-whisper

# Requer ffmpeg
# macOS: brew install ffmpeg
# Ubuntu: sudo apt install ffmpeg
# Windows: choco install ffmpeg

Transcrição básica

import whisper

# Carregar modelo
model = whisper.load_model("base")

# Transcrever
result = model.transcribe("audio.mp3")

# Exibir texto
print(result["text"])

# Acessar segmentos
for segment in result["segments"]:
    print(f"[{segment['start']:.2f}s - {segment['end']:.2f}s] {segment['text']}")

Tamanhos de modelo

# Modelos disponíveis
models = ["tiny", "base", "small", "medium", "large", "turbo"]

# Carregar modelo específico
model = whisper.load_model("turbo")  # Mais rápido, boa qualidade

Recomendação: Use turbo para melhor velocidade/qualidade, base para prototipagem

Opções de transcrição

Especificação de idioma

# Detectar idioma automaticamente
result = model.transcribe("audio.mp3")

# Especificar idioma (mais rápido)
result = model.transcribe("audio.mp3", language="en")

# Suportados: en, es, fr, de, it, pt, ru, ja, ko, zh, e mais 89

Seleção de tarefa

# Transcrição (padrão)
result = model.transcribe("audio.mp3", task="transcribe")

# Tradução para inglês
result = model.transcribe("spanish.mp3", task="translate")
# Entrada: áudio em espanhol → Saída: texto em inglês

Prompt inicial

# Melhorar precisão com contexto
result = model.transcribe(
    "audio.mp3",
    initial_prompt="This is a technical podcast about machine learning and AI."
)

# Ajuda com:
# - Termos técnicos
# - Nomes próprios
# - Vocabulário específico de domínio

Timestamps

# Timestamps em nível de palavra
result = model.transcribe("audio.mp3", word_timestamps=True)

for segment in result["segments"]:
    for word in segment["words"]:
        print(f"{word['word']} ({word['start']:.2f}s - {word['end']:.2f}s)")

Fallback de temperatura

# Tentar novamente com diferentes temperaturas se confiança baixa
result = model.transcribe(
    "audio.mp3",
    temperature=(0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0)
)

Uso via linha de comando

# Transcrição básica
whisper audio.mp3

# Especificar modelo
whisper audio.mp3 --model turbo

# Formatos de saída
whisper audio.mp3 --output_format txt     # Texto simples
whisper audio.mp3 --output_format srt     # Legendas
whisper audio.mp3 --output_format vtt     # WebVTT
whisper audio.mp3 --output_format json    # JSON com timestamps

# Idioma
whisper audio.mp3 --language Spanish

# Tradução
whisper spanish.mp3 --task translate

Processamento em lote

import os

audio_files = ["file1.mp3", "file2.mp3", "file3.mp3"]

for audio_file in audio_files:
    print(f"Transcrevendo {audio_file}...")
    result = model.transcribe(audio_file)

    # Salvar em arquivo
    output_file = audio_file.replace(".mp3", ".txt")
    with open(output_file, "w") as f:
        f.write(result["text"])

Transcrição em tempo real

# Para áudio em streaming, use faster-whisper
# pip install faster-whisper

from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("base", device="cuda", compute_type="float16")

# Transcrever com streaming
segments, info = model.transcribe("audio.mp3", beam_size=5)

for segment in segments:
    print(f"[{segment.start:.2f}s -> {segment.end:.2f}s] {segment.text}")

Aceleração por GPU

import whisper

# Usa GPU automaticamente se disponível
model = whisper.load_model("turbo")

# Forçar CPU
model = whisper.load_model("turbo", device="cpu")

# Forçar GPU
model = whisper.load_model("turbo", device="cuda")

# 10-20× mais rápido em GPU

Integração com outras ferramentas

Geração de legendas

# Gerar legendas SRT
whisper video.mp4 --output_format srt --language English

# Saída: video.srt

Com LangChain

from langchain.document_loaders import WhisperTranscriptionLoader

loader = WhisperTranscriptionLoader(file_path="audio.mp3")
docs = loader.load()

# Usar transcrição em RAG
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

vectorstore = Chroma.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())

Extrair áudio de vídeo

# Use ffmpeg para extrair áudio
ffmpeg -i video.mp4 -vn -acodec pcm_s16le audio.wav

# Depois transcrever
whisper audio.wav

Melhores práticas

1. Use modelo turbo - Melhor velocidade/qualidade para inglês
2. Especifique idioma - Mais rápido que detecção automática
3. Adicione prompt inicial - Melhora termos técnicos
4. Use GPU - 10-20× mais rápido
5. Processe em lote - Mais eficiente
6. Converta para WAV - Melhor compatibilidade
7. Divida áudio longo - Chunks de <30 min
8. Verifique suporte de idioma - Qualidade varia por idioma
9. Use faster-whisper - 4× mais rápido que openai-whisper
10. Monitore VRAM - Dimensione modelo conforme hardware

Desempenho

Fator de tempo real: 0,1 = 10× mais rápido que tempo real

Suporte de idiomas

Idiomas mais suportados:

• English (en)
• Spanish (es)
• French (fr)
• German (de)
• Italian (it)
• Portuguese (pt)
• Russian (ru)
• Japanese (ja)
• Korean (ko)
• Chinese (zh)

Lista completa: 99 idiomas no total

Limitações

1. Alucinações - Pode repetir ou inventar texto
2. Precisão em forma longa - Degrada em áudio >30 min
3. Identificação de falante - Sem diarização
4. Sotaques - Qualidade varia
5. Ruído de fundo - Pode afetar precisão
6. Latência em tempo real - Não apropriado para legendagem ao vivo

Recursos

• GitHub: https://github.com/openai/whisper ⭐ 72.900+
• Paper: https://arxiv.org/abs/2212.04356
• Model Card: https://github.com/openai/whisper/blob/main/model-card.md
• Colab: Disponível no repositório
• Licença: MIT