Whisper یک مدل تشخیص گفتار (Speech-to-Text) است که توسط OpenAI ارائه شده و برای تبدیل صدا به متن در زبانهای مختلف استفاده میشود. این مدل میتواند فایلهای صوتی را دریافت کند، زبان گفتار را تشخیص دهد و متن خروجی دقیق و قابل استفاده تولید کند. Whisper بهدلیل پشتیبانی از چندین زبان، مقاومت بالا در برابر نویز و توانایی کار با لهجههای مختلف، به یکی از گزینههای محبوب برای پیادهسازی قابلیت تبدیل صدا به متن تبدیل شده است.
در این مقاله، Whisper را از یک دید کاملا عملی بررسی میکنیم. ابتدا توضیح میدهیم Whisper چیست و چه تفاوتی با سایر راهحلهای Speech-to-Text دارد. سپس مسیرهای مختلف استفاده از Whisper (API رسمی، اجرای لوکال و سرویسهای آماده) را بررسی میکنیم. بعد از آن، وارد پیادهسازی عملی با Whisper API میشویم، مثالهای واقعی میبینیم و در نهایت به کاربردهای واقعی، تصمیمهای معماری و نکات مهم برای استفاده در محیط Production میپردازیم.
Whisper چیست و چه کاری انجام میدهد؟
Whisper یک مدل تشخیص گفتار مبتنی بر یادگیری عمیق است که برای تبدیل صوت به متن طراحی شده است. این مدل بهصورت متنباز معرفی شد و بعدها در قالب API نیز در دسترس قرار گرفت. Whisper میتواند:
- گفتار را به متن تبدیل کند (Transcription)
- زبان گفتار را تشخیص دهد
- گفتار را از زبانهای مختلف به انگلیسی ترجمه کند (Translation)
- با فایلهای صوتی واقعی و نویزدار بهخوبی کار کند
برخلاف بسیاری از سیستمهای سنتی Speech-to-Text که نیاز به تنظیمات پیچیده یا مدلهای جداگانه برای هر زبان دارند، Whisper بهصورت end-to-end آموزش دیده و برای سناریوهای واقعی طراحی شده است.
Whisper API دقیقا چیست؟
Whisper API نسخهی سرویسمحور Whisper است که از طریق OpenAI API ارائه میشود. بهجای اجرای مدل روی سیستم خودتان، میتوانید فایل صوتی را به API ارسال کنید و متن خروجی را دریافت کنید.
این API برای سناریوهایی مناسب است که:
- میخواهید Whisper را سریع در یک محصول یا سرویس ادغام کنید
- نمیخواهید درگیر نصب مدل و مدیریت GPU شوید
- به خروجی استاندارد، قابل اعتماد و مقیاسپذیر نیاز دارید
به بیان ساده:
- Whisper (مدل) ← مناسب اجرا بهصورت لوکال یا تحقیقاتی
- Whisper API ← مناسب استفاده در اپلیکیشنها و محصولات واقعی
سه مسیر اصلی برای تبدیل صدا به متن با Whisper
قبل از ورود به کدنویسی، باید بدانیم Whisper را میتوان از سه مسیر متفاوت استفاده کرد:
مسیر اول: Whisper API رسمی OpenAI
این مسیر سادهترین و رایجترین گزینه است. فایل صوتی به API ارسال میشود و متن خروجی دریافت میشود. مناسب برای:
- وباپلیکیشنها
- سیستمهای بکاند
- پردازش خودکار فایلهای صوتی
مسیر دوم: اجرای لوکال Whisper
در این حالت، خودتان مدل Whisper را دانلود و روی سیستم اجرا میکنید. این مسیر مناسب است اگر:
- به حریم خصوصی بالا نیاز دارید
- آفلاین کار میکنید
- کنترل کامل روی مدل میخواهید
مسیر سوم: سرویسهای آماده Whisper API
برخی سرویسها Whisper را بهصورت آماده ارائه میدهند و امکانات جانبی مثل داشبورد، دیاریزیشن (تشخیص گوینده) و مدیریت فایل دارند. این مسیر برای تیمهایی مناسب است که نمیخواهند API خام را مدیریت کنند.
Transcription و Translation؛ تفاوت در چیست؟
Whisper API دو حالت اصلی دارد:
Transcription
در این حالت، گفتار به متن در همان زبان اصلی تبدیل میشود.
مثلاً:
- ورودی: فایل صوتی فارسی
- خروجی: متن فارسی
Translation
در این حالت، گفتار از هر زبانی به متن انگلیسی تبدیل میشود.
مثلاً:
- ورودی: فایل صوتی فارسی
- خروجی: متن انگلیسی
این قابلیت برای کاربردهایی مثل زیرنویس انگلیسی یا تحلیل محتوای چندزبانه بسیار مفید است.
راهاندازی Whisper API و کار با آن
پیشنیازها
- Python 3.8 یا بالاتر
- یک OpenAI API Key
- فایل صوتی (wav، mp3، m4a و …)
۱. نصب کتابخانه OpenAI
|
1 |
pip install —upgrade openai |
۲. تنظیم کلید API
|
1 2 3 |
import os os.environ[“OPENAI_API_KEY”] = “<YOUR_API_KEY>” |
مثال ۱: تبدیل فایل صوتی به متن (Transcription)
این سادهترین استفاده از Whisper API است.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
from openai import OpenAI client = OpenAI() audio_file = open(“speech.mp3”, “rb”) transcript = client.audio.transcriptions.create( file=audio_file, model=“gpt-4o-transcribe” ) print(transcript.text) |
در این مثال:
- فایل صوتی ارسال میشود
- Whisper متن را در همان زبان گفتار برمیگرداند
- خروجی برای ذخیره در دیتابیس یا نمایش در UI آماده است
مثال ۲: ترجمه گفتار به انگلیسی (Translation)
|
1 2 3 4 5 6 7 8 |
audio_file = open(“speech_fa.mp3”, “rb”) translation = client.audio.translations.create( file=audio_file, model=“gpt-4o-transcribe” ) print(translation.text) |
در این حالت، حتی اگر فایل صوتی فارسی باشد، خروجی به انگلیسی خواهد بود.
فرمتهای خروجی و کاربرد آنها
Whisper API میتواند خروجی را در قالبهای مختلف ارائه دهد:
- text ← متن ساده
- json ← شامل جزئیات بیشتر
- srt / vtt ← مناسب برای زیرنویس و ویدیو
برای مثال، فرمت SRT برای اضافهکردن زیرنویس به ویدیو بسیار کاربردی است.
پروژه عملی ۱: ترنسکریپت خودکار فایلهای صوتی
سناریو:
- یک پوشه شامل فایلهای صوتی
- هر فایل به متن تبدیل شود
- خروجی ذخیره شود
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
import os def transcribe_audio(file_path): with open(file_path, “rb”) as audio: result = client.audio.transcriptions.create( file=audio, model=“gpt-4o-transcribe” ) return result.text for file in os.listdir(“audios”): text = transcribe_audio(f“audios/{file}”) with open(f“{file}.txt”, “w”, encoding=“utf-8”) as f: f.write(text) |
پروژه عملی ۲: ضبط صدا از میکروفون و تبدیل به متن
این سناریو برای ابزارهای یادداشت صوتی یا دیکته بسیار کاربردی است.
ضبط صدا
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
import sounddevice as sd from scipy.io.wavfile import write fs = 44100 seconds = 5 recording = sd.rec(int(seconds * fs), samplerate=fs, channels=1) sd.wait() write(“mic.wav”, fs, recording) |
ارسال به Whisper API
|
1 2 3 4 5 6 7 |
with open(“mic.wav”, “rb”) as audio: result = client.audio.transcriptions.create( file=audio, model=“gpt-4o-transcribe” ) print(result.text) |
کاربردهای واقعی Whisper API
Whisper API فقط یک ابزار «تبدیل صدا به متن» نیست؛ وقتی آن را در یک محصول واقعی قرار میدهید، عملا میتواند به موتور بسیاری از قابلیتهای مهم تبدیل شود: از تولید زیرنویس و جستجوی صوتی گرفته تا اتوماسیون پشتیبانی مشتری. نکته مهم این است که در هر کاربردی، شما معمولا فقط متن خام نمیخواهید؛ بلکه یک خروجی قابل استفاده در محصول میخواهید (مثل زیرنویس زمانبندیشده، خلاصه، استخراج کلمات کلیدی یا اتصال به سیستم تیکتینگ). در ادامه رایجترین سناریوها را با جزئیات عملیتر بررسی میکنیم.
۱) متن پادکستها و ویدیوها (Podcast/Video Transcription)
در این سناریو، هدف تبدیل فایل صوتی/ویدیویی به متن کامل است تا:
- محتوای قابل جستجو ساخته شود (برای سایت، اپلیکیشن یا آرشیو داخلی)
- کاربران بتوانند سریعتر بخشهای مورد نظر را پیدا کنند
- برای سئو (SEO) متن محتوایی تولید شود
در پیادهسازی واقعی معمولا این کارها را هم اضافه میکنند:
- تقسیم فایلهای طولانی به قطعههای کوچکتر (chunking) برای پایداری پردازش
- ذخیره متن خروجی در دیتابیس + نگهداری لینک فایل اصلی
- تولید خروجیهای چندفرمتی: متن ساده + JSON برای پردازشهای بعدی
خروجی پیشنهادی برای محصول:
- متن کامل + تایماستمپ بخشها (برای پرش روی تایمهای مهم)
- لیست فصلها یا «chapters» (اگر در مرحله بعدی با یک مدل متنی خلاصهسازی کنید)
۲) زیرنویس خودکار (Auto Subtitles: SRT/VTT)
یکی از پرکاربردترین استفادهها تولید زیرنویس برای ویدیوهاست. تفاوت زیرنویس با ترنسکریپت ساده این است که زمانبندی مهم میشود؛ یعنی متن باید به قطعات کوتاه و قابل نمایش روی ویدیو تبدیل شود.
در محصول واقعی معمولا این موارد را رعایت میکنند:
- انتخاب خروجی SRT یا VTT برای سازگاری با پلیرها
- کوتاه کردن هر کپشن (مثلا ۲ خط) برای خوانایی
- اصلاح نیمفاصله/علائم نگارشی برای زبان فارسی (بهخصوص در خروجیهای طولانی)
سناریوهای رایج:
- پلتفرم آموزشی (LMS) برای ویدیوهای درس
- رسانهها و شبکههای اجتماعی برای کپشن خودکار
- آرشیو سازمانی جلسات ضبطشده با خروجی زیرنویس
۳) سیستمهای پشتیبانی مشتری و Call Center
در تماسهای تلفنی یا گفتوگوی صوتی پشتیبانی، تبدیل مکالمه به متن میتواند چند ارزش مهم ایجاد کند:
- ثبت دقیق مکالمه و کاهش اختلافات (audit trail)
- آموزش و ارزیابی کیفیت اپراتورها
- استخراج علت تماسها، مشکلات پرتکرار و شاخصهای کیفیت
معمولا pipeline واقعی این شکلی است:
- دریافت فایل تماس (یا استریم)
- تبدیل به متن با Whisper
- ذخیره + تگگذاری (موضوع تماس، نوع مشکل، حس کلی مشتری)
- اتصال به CRM یا سیستم تیکت
نکته مهم:
اگر نیاز داری بفهمی «چه کسی چه گفت» (تفکیک گویندهها)، Whisper به تنهایی کافی نیست و معمولا باید از ابزارهای Speaker Diarization کنار آن استفاده کنی. ولی حتی بدون diarization هم برای گزارشگیری و تحلیل موضوعی خیلی مفید است.
۴) جستجوی صوتی و جستجو در محتوای صوتی (Voice Search / Audio Search)
در این استفاده، Whisper نقش پل بین صدا و موتور جستجو را دارد. شما صدا را به متن تبدیل میکنید و سپس:
- روی متن search میزنید
- یا متن را به embedding تبدیل میکنید و «semantic search» میسازید
نمونههای محصولی:
- جستجو در آرشیو جلسات («آنجا که گفتیم deadline پروژه چیست؟»)
- جستجو در پادکستها («قسمتی که درباره مهاجرت حرف میزنه»)
- جستجوی داخل کلاسهای ویدیویی آموزشی
خروجی ارزشمند برای کاربر نهایی:
- نتیجه جستجو + زمان دقیق (timestamp) برای پرش روی همان نقطه از فایل
۵) ابزارهای یادداشت صوتی و دیکته (Voice Notes / Dictation)
در ابزارهای یادداشت صوتی، کاربر صحبت میکند و سیستم آن را به متن قابل ویرایش تبدیل میکند. این یکی از بهترین کاربردها برای مخاطب عمومی است چون سریعا ارزش آن را حس میکند.
در نسخههای واقعی معمولا این قابلیتها اضافه میشوند:
- نمایش متن به صورت live یا نزدیک به live
- امکان ویرایش سریع متن + ذخیره در یادداشتها
- دستهبندی خودکار یادداشتها (کاری که بعد از Whisper با یک مدل متنی انجام میدهند)
- فرمانهای صوتی ساده (مثل «تیتر این بخش…»» یا «بولت لیست کن…»)
نمونههای رایج:
- اپلیکیشنهای یادداشتبرداری
- ابزارهای تولید محتوا (برای تبدیل صحبت به مقاله/پست)
- ابزارهای مدیریت کارها (Todo) با ورودی صوتی
۶) تحلیل مصاحبهها و تحقیقات بازار (Interviews & Market Research)
در تحقیق بازار، مصاحبهها معمولا طولانی و پرحجم هستند. تبدیل صوت به متن باعث میشود:
- تحلیل کیفی سریعتر شود
- کدگذاری (coding) و دستهبندی موضوعات انجام شود
- نقلقولهای دقیق از پاسخدهندهها استخراج شود
workflow حرفهای معمولا این است:
- ترنسکریپت کامل با Whisper
- پاکسازی متن (اصلاح غلطهای واضح، حذف تپقهای بیارزش)
- استخراج موضوعات پرتکرار، احساسات، pain pointها
- تولید گزارش نهایی (جمعبندی + نقلقولهای کلیدی)
نکته مهم برای تیمهای حرفهای:
خروجی Whisper معمولا برای تحلیل آماری/کیفی کافی است، اما برای انتشار یا گزارش رسمی ممکن است نیاز به یک مرحله بازبینی انسانی داشته باشد.
انتخاب معماری مناسب برای استفاده از Whisper
بعد از آشنایی با قابلیتها و کاربردهای Whisper API، یکی از مهمترین تصمیمها در مسیر پیادهسازی، انتخاب معماری مناسب است. اینکه از API رسمی OpenAI استفاده کنید یا Whisper را بهصورت لوکال اجرا کنید، تاثیر مستقیمی روی هزینه، مقیاسپذیری، حریم خصوصی دادهها و پیچیدگی نگهداری سیستم دارد. هیچ گزینهای بهصورت مطلق بهتر از دیگری نیست؛ انتخاب درست به نیاز محصول، محدودیتهای فنی و اولویتهای تیم بستگی دارد. جدول زیر به شما کمک میکند این تصمیم را آگاهانهتر بگیرید.
| معیار | Whisper API | اجرای لوکال |
| راهاندازی | بسیار سریع | پیچیدهتر |
| مقیاسپذیری | بالا | محدود |
| هزینه اولیه | کم | بالا (GPU) |
| کنترل داده | کمتر | کامل |
| مناسب محصول | بله | بستگی دارد |
جمعبندی
Whisper API یک راهحل قدرتمند و عملی برای تبدیل صدا به متن است که میتواند بهراحتی در محصولات واقعی استفاده شود. با درک تفاوت مسیرهای استفاده، انتخاب معماری مناسب و پیادهسازی صحیح، Whisper میتواند پایهی بسیاری از سیستمهای صوتمحور مدرن باشد.
اگر هدف شما ساخت یک ابزار، سرویس یا قابلیت مبتنی بر Speech-to-Text است، Whisper API یکی از بهترین گزینههای موجود محسوب میشود.
منابع
openai.com | towardsdatascience.com | carlkho-cvk.medium.com | datacamp.com | slator.com
سوالات متداول
Whisper از دهها زبان مختلف پشتیبانی میکند و در بسیاری موارد:
زبان را بهصورت خودکار تشخیص میدهد
لهجهها و تلفظهای مختلف را مدیریت میکند
OpenAI معمولاً برای کاربران جدید اعتبار آزمایشی در نظر میگیرد. پس از آن، هزینه استفاده بر اساس مدت زمان صوت پردازششده محاسبه میشود
فرمتهای رایج مانند:
mp3
wav
m4a
ogg
بله. Whisper میتواند گفتار را:
تشخیص دهد
و همزمان به زبان دیگر (مثلاً انگلیسی) ترجمه کند.
بله. Whisper میتواند ورودی صوتی را به متن تبدیل کند و سپس:
متن وارد Agent شود
تصمیمگیری انجام شود
و خروجی مناسب تولید شود
این ترکیب پایه بسیاری از سیستمهای Voice-Based AI است.
دیدگاهتان را بنویسید