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論文ポイント

Whisperは豊富な多言語音声データセットをシンプルなEncoder-Decoder Transformerモデルでマルチタスク学習した。結果的に人間に匹敵する精度・ロバスト性の音声認識能力を獲得した。
豊富なデータセットを用意しつつ、できるだけ低品質なデータを除外している点。英語の書き起こし以外にも、多言語の書き起こしや言語特定など複数のタスクをシンプルなsequence-to-sequenceの枠組みに落とし込んでおり、スケーラブルなモデルを獲得できる点が貢献と言えそう。

• openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision
• Introducing Whisper
• Whisper - a Hugging Face Space by openai （ブラウザ上デモ）
• BigSSL: Exploring the Frontier of Large-Scale Semi-Supervised Learning for Automatic Speech Recognition
• OpenAIがリリースした高精度な音声認識モデル”Whisper”を使って、オンライン会議の音声を書き起こししてみた - DevelopersIO
• miyagawaさんのtweet
• 音源分離ソフトDemucs V3についてのtweet