Whisper гэж юу вэ?
Whisper бол OpenAI-ийн хөгжүүлсэн хэл яриаг текст болгон хөрвүүлэх (speech-to-text) систем бөгөөд хиймэл оюун ухааны салбарт шинэчлэл авчирсан нэгэн технологи юм. Энэхүү системийг 2022 оны 9-р сард олон нийтэд танилцуулсан бөгөөд нээлттэй эх (open source) хэлбэрээр гаргасан нь судлаачид болон хөгжүүлэгчдийн анхаарлыг татсан. Whisper нь автомат хэл яриаг таних (ASR – Automatic Speech Recognition) технологид суурилсан бөгөөд олон хэл дээр ажиллах чадвартайгаараа онцлогтой.
Whisper-ийн Архитектур
Whisper-ийн архитектур нь хоёр гол хэсгээс бүрдэнэ: Encoder ба Decoder.
1. Encoder
Үүрэг: Аудио дохиог хүлээн авч, түүнийг загварт ойлгомжтой мэдээлэл болгон хувиргадаг.
Хэрхэн ажилладаг вэ:
Аудио дохиог эхлээд спектрограмм (spectrogram) хэлбэрт хөрвүүлнэ. Спектрограмм нь аудионы давтамж ба цаг хугацааны хамаарлыг харуулдаг.
Спектрограммыг олон давхаргат трансформер блок-оор дамжуулдаг.
Эдгээр блок бүр нь self-attention механизм болон feed-forward сүлжээнээс тогтоно.
Self-attention-ийн ач холбогдол: Аудио дохионы янз бүрийн хэсгүүдийн хоорондын урт хугацааны хамаарлыг (long-range dependencies) тодорхойлдог.
2. Decoder
Үүрэг: Encoder-ийн гаралтыг ашиглан текстэн дарааллыг үүсгэдэг.
Хэрхэн ажилладаг вэ:
Олон давхаргат трансформер блокоос бүрдэнэ.
Блок бүрт self-attention, cross-attention (encoder-ийн гаралттай харьцах), болон feed-forward сүлжээ багтана.
Self-attention: Текстэн дарааллын өмнөх хэсгүүдийн хамаарлыг тодорхойлно.
Cross-attention: Encoder-ийн гаралтаас мэдээлэл авч, текст үүсгэхэд ашиглана.
Үр дүн: Текстэн дарааллыг нэг нэгээр үүсгэж, өмнөх үгсийг харгалзан дараагийн үгийг таамагладаг.
Whisper-ийн онцлогууд
Whisper-ийн гол онцлогуудын нэг нь олон хэл дээр ажиллах чадвар юм. Энэ систем нь 99 хүртэлх хэлийг дэмждэг бөгөөд энэ нь бусад ижил төрлийн системүүдээс илүү өргөн хүрээг хамардаг. Нээлттэй эх хэлбэрээр гарсан тул хөгжүүлэгчид болон судлаачид уг системийг өөрсдийн хэрэгцээнд тохируулан өөрчлөх, сайжруулах боломжтой. Жишээлбэл, хэрэглэгчид өөрсдийн аудио бичлэгүүдийг ашиглан Whisper-ийг сургаж, тодорхой салбарын нэр томьёог илүү сайн таних чадвартай болгож болно.
Үүнээс гадна Whisper нь ярианы хурдыг тодорхойлох, яригчийн сэтгэл хөдлөлийг таних зэрэг нэмэлт боломжуудтай. Мөн олон хүнтэй ярилцлага, хурлын бичлэгийг текст болгон хөрвүүлэхдээ ярианы өөрчлөлтийг тодорхойлж, бичлэгийг хэсэгчлэн таних чадвартай нь онцгой давуу тал болдог.
Whisper-ийн давуу талууд
Whisper-ийн хамгийн том давуу тал нь түүний нарийвчлал юм. Ялангуяа англи хэл дээрх яриаг текст болгон хөрвүүлэхдээ бусад системүүдээс илүү сайн үр дүн үзүүлдэг бөгөөд алдааны хувь (WER – Word Error Rate) 1%-иас бага байдаг гэсэн судалгааны мэдээлэл бий. Мөн олон хэл дээр ажиллах чадвар нь олон улсын хэрэглэгчдэд тохиромжтой болгодог.
Шинэ бичвэрүүд
Lo-Fi vs Debugging 2025-06-19
DFS vs BFS: Гүн чухал уу? Өр 2025-06-18
