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这篇教程介绍了语音识别自回归解码过程，包括音频预处理、音频编码、文本解码和生成文本序列的步骤。具体步骤展示了如何将Mel谱图输入到音频编码器中，生成音频特征，并通过自回归方式逐步生成对应的文本标记序列。最终，通过示例代码演示了从音频输入到文本输出的完整过程。

在语音识别领域，Whisper 模型因其出色的性能和灵活性备受关注。为了在更多平台和环境中部署 Whisper 模型，导出为 ONNX 格式是一个有效的途径。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放格式，支持不同的深度学习框架之间的模型互操作性。本指南将详细介绍如何将 Whisper 模型导出为 ONNX 格式，并提供测试模型的步骤。本节描述了如何将 Whisper 模型导出为 ONNX 格式。

FastGPT 默认使用了 OpenAI 的 LLM 模型和语音识别模型，如果想要私有化部署的话，可以使用openai 开源模型Whisper。参考文章开源项目地址 ：兼容openai接口api服务。

通过官方推荐的方法调用OpenAI 开放的Whisper语音识别模型

内链建设是SEO站内优化的关键步骤，而Link Whisper Pro插件为WordPress用户提供了一个强大的工具，以自动化和智能化的方式优化内链，提升网站的SEO表现。通过合理运用这类工具，网站管理员可以更高效地进行SEO工作，实现网站流量和排名的双重提升。

学习OpenAI开源的Whisper语音识别模型，帮助用户将语音转换成文本

学习OpenAI开源的Whisper语音识别模型，并集成FastAPI对外提供语音识别服务

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我们可以通过在目标语音信号前添加一个通用短音频段，模拟标记的声学实现，从而成功“静音”Whisper模型。