Whisper — Transcribe and translate speech in 99 languages
Whisper — Transcribe and translate speech in 99 languages
ابدأ بالمعنى، ثم انتقل إلى التفاصيل.
هذا الدرس يشرح Whisper — Transcribe and translate speech in 99 languages ضمن موضوع بدء استخدام Hermes بصورة صحيحة. ستعرف ما الذي يفعله هذا الجزء، متى تحتاجه، وما أصغر خطوة آمنة للتأكد أنه يعمل.
إن كنت جديدًا: لا تحفظ الأسماء. ركّز على ثلاثة أسئلة: ما المشكلة التي يحلها هذا الجزء؟ ما البيانات أو الصلاحيات التي يحتاجها؟ وكيف أعرف أن النتيجة صحيحة؟
للتطبيق: اقرأ المثال الأول، حدّد ما سيغيّره، نفّذه على بيانات تجريبية، ثم قارن الناتج بما وعد به المصدر.
للمتخصص: راجع Skill metadata، Reference: full SKILL.md، When to use Whisper، ثم افحص حالات الفشل والتوافق مع إصدارك.
لا تحتاج خبرة سابقة؛ اتبع الخطوات على جهاز تجريبي أولًا.
نتيجة واضحة قبل أن تقرأ.
- تفهم Whisper — Transcribe and translate speech in 99 languages من دون افتراض معرفة سابقة.
- تفرّق بين الوصف والمعلومة التي تحتاج إلى اختبار في بيئتك.
- اقرأ الأمر الأول وحدد المدخلات والمخرجات قبل نسخه.
تعريفات قصيرة قبل التفاصيل.
- Provider
- الخدمة التي تشغّل النموذج أو توفّر الوصول إليه والمصادقة الخاصة به.
- Skill
- حزمة تعليمات تعلّم Hermes طريقة عمل متكررة من دون إضافة خدمة خارجية بالضرورة.
Transcribe and translate speech in 99 languages
ما الذي يقوله المصدر، وبأي ترتيب؟
- 01Skill metadata
ابدأ بهذا القسم لتفهم الفكرة أو البنية الأساسية.
- 02Reference: full SKILL.md
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 03When to use Whisper
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 04Quick start
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 05Installation
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 06Basic transcription
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 07Model sizes
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 08Transcription options
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 09Language specification
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 10Task selection
اختم بهذا القسم لتفحص النتيجة والحالات الخاصة.
انسخ بعد أن تفهم الأثر.
# Requires Python 3.8-3.11
pip install -U openai-whisper
# Requires ffmpeg
# macOS: brew install ffmpeg
# Ubuntu: sudo apt install ffmpeg
# Windows: choco install ffmpeg## Model sizes| Model | Parameters | English-only | Multilingual | Speed | VRAM |
|-------|------------|--------------|--------------|-------|------|
| tiny | 39M | ✓ | ✓ | ~32x | ~1 GB |
| base | 74M | ✓ | ✓ | ~16x | ~1 GB |
| small | 244M | ✓ | ✓ | ~6x | ~2 GB |
| medium | 769M | ✓ | ✓ | ~2x | ~5 GB |
| large | 1550M | ✗ | ✓ | 1x | ~10 GB |
| turbo | 809M | ✗ | ✓ | ~8x | ~6 GB |
**Recommendation**: Use `turbo` for best speed/quality, `base` for prototyping
## Transcription options
### Language specificationاقرأ الأمر الأول وحدد المدخلات والمخرجات قبل نسخه.
طابق أي أمر مع إصدار Hermes المثبّت، وراجع الملفات والحسابات التي قد يصل إليها، واستخدم بيانات غير حساسة في أول اختبار. إذا اختلف الشرح عن المصدر، فالمصدر الرسمي هو المرجع النهائي.