Découvrez Whisper, le meilleur outil de Speech to text développé par OpenAI

Whisper speech to text

Salut la compagnie, c’est votre humble serviteur, Nicolas, de AIonsultive.com !

Ohé, aujourd’hui, c’est jour de fête! J’ai l’honneur, que dis-je, le privilège, de vous présenter Whisper, ce prodige de la technologie Speech-to-Text, fruit de l’incroyable labeur de nos amis d’OpenAI. Vous savez, ces génies qui ont donné naissance à des monstres de puissance comme ChatGPT, GPT-3, 3.5, 4 et tout le reste de la famille… La petite histoire raconte qu’ils ont vendu leur âme à la science, mais ça, c’est une autre histoire!

Une transcription plus précise que la montre d’un Suisse!

Alors, que nous réserve notre nouvel ami Whisper? Eh bien, pour commencer, ce petit bijou existe depuis plus d’un an et demi déjà. Et quelle prouesse! Il assure des transcriptions d’une précision chirurgicale pour toutes vos envies linguistiques : anglais, français, italien, espagnol… Il sait tout faire. Il vous faut une transcription d’une vidéo YouTube ou d’un enregistrement audio sur votre smartphone en un battement de cils? Whisper s’occupe de tout. Et cerise sur le gâteau, il vous la traduit en anglais en prime. Parfait pour impressionner les copains à l’apéro.

Décollons pour le monde merveilleux de Whisper!

Allez, assez de blabla, penchons-nous un peu plus sur notre belle découverte. La page de présentation de Whisper est un véritable catalogue de prouesses technologiques : transcription de discours plus rapides que la lumière, de contenus en français (mais si, vous savez, cette langue avec plein de règles incompréhensibles), de vidéos de K-Pop (idéales pour apprendre à danser en même temps), et même de paroles prononcées avec un accent! Chapeau bas, Whisper.

Pour les férus de technologie qui ont envie de fouiller sous le capot, Whisper offre une section dédiée à son moteur interne. Tokens, encodage, décodage, tout y est. On dirait presque un cours de mécanique quantique, mais rassurez-vous, pas besoin d’être Albert Einstein pour utiliser l’outil de base.

Mode d'emploi pour utiliser Whisper

A vos marques, prêts? Partons pour un voyage passionnant au cœur de l’utilisation de Whisper. Tout d’abord, pas de panique, l’accès est gratuit sur Google Collab, sans restriction. Oui, vous avez bien lu, gratuit. Alors, comment on fait?

Voici le lien de l’outil : https://colab.research.google.com/drive/1d6QsX4M3ySzOESzypk0g4APyTRPY2nTV

Étape 1 : On vérifie l’accès au GPU sur Google Collab.

Premier arrêt, le GPU sur Google Collab. Pourquoi? Pour donner des ailes à notre transcription. Pour le vérifier, un petit clic dans le coin supérieur droit de votre page Collab, sur « Modifier le type d’exécution ». Vérifiez que vous êtes sur le GPU et le type « T4 », la Ferrari des GPU gratuits.

Étape 2 : On installe les bibliothèques nécessaires.

Deuxième halte, les bibliothèques Python. Pas de panique, un petit script dans la première cellule fait tout le boulot pour vous. C’est comme avoir un cuistot perso qui prépare tout pendant que vous dégustez votre apéro.

Étape 3 : On configure le dossier de sauvegarde.

Troisième étape, définir où Whisper va ranger toutes ces précieuses transcriptions. Google Drive ou un autre dossier local, à vous de choisir. Pas de souci si le dossier n’existe pas, Whisper se charge de le créer pour vous. C’est pas beau ça?

Étape 4 : On choisit son modèle.

Quatrième étape, choisir son modèle. Un choix crucial, un peu comme choisir son parfum de glace. Whisper propose une belle palette, du « tiny » au « large ». Le « medium » est souvent un bon compromis entre vitesse et précision.

Étape 5 : On sélectionne la vidéo à transcrire.

Cinquième halte, choisir la vidéo à transcrire. Une vidéo YouTube ou un fichier local, à vous de voir. Un simple copier-coller pour YouTube, ou une sélection du fichier local, et le tour est joué.

Étape 6 : On configure les options de sortie.

Sixième arrêt, les options de sortie. Vous voulez un format texte brut ou structuré comme JSON, VTT, SRT, TSV? Whisper s’adapte à vos désirs.

Étape 7 : On lance le modèle.

Septième étape, on met le turbo. Cliquez sur le bouton pour lancer la cellule, et Whisper se met au travail. Un peu de patience et hop, vous avez votre transcription prête à l'emploi.

Étape 8 : On analyse et vérifie la transcription.

Huitième et dernière étape, un petit coup d’œil à la transcription. Whisper est un pro, mais personne n’est parfait. Quelques petites corrections manuelles peuvent être nécessaires.

Whisper, notre ami du quotidien

Whisper est d’une simplicité déconcertante. Pas besoin de connaître Python ou de bricoler du code. On sélectionne, on clique, et le tour est joué. Vous obtiendrez une transcription aussi précise qu’une horloge suisse, prête à être utilisée.

Un outil aux mille facettes

Whisper, c’est comme un couteau suisse, il a plein d’utilisations. Vous voulez transcrire des vidéos YouTube en différentes langues, traduire des contenus audio, prendre des notes lors de réunions ou de cours? Il est là pour vous. Whisper est le compagnon idéal pour tous ceux qui ont besoin de transcriptions précises et rapides. Et tout ça en buvant tranquillement votre café. Que demander de plus?

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