AiChatGPT Whisper bài số 14 : Dùng Whisper bằng Python
1. Trọng tâm
Python API cho phép nhúng Whisper vào ứng dụng, pipeline batch hoặc backend. Flow cơ bản là import → load_model → transcribe → đọc `result['text']`.
2. Thực hành
import whisper
model = whisper.load_model("turbo")
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])3. Cần quan sát gì?
- Ngôn ngữ nhận diện có đúng không.
- Từ chuyên ngành/tên riêng bị sai ở đâu.
- Timestamp có bám audio không.
- Thời gian xử lý và tài nguyên phần cứng.
4. Lỗi thường gặp
Không nên mặc định lỗi transcript luôn do model: audio đầu vào, FFmpeg, language, model size, thiết bị chạy và decoding options đều có thể ảnh hưởng kết quả.
5. Bài tập
- Chạy ví dụ với audio 30–60 giây.
- Thử ít nhất hai cấu hình/model khi phù hợp.
- Ghi lại tốc độ và ba lỗi transcript.
- Đề xuất cách cải thiện dựa trên dữ liệu vừa quan sát.