gpt-4o-transcribe – OpenAI 推出的创新语音转文本模型

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OpenAI 新推出的 gpt-4o-transcribe 采用多样化、高质量音频数据集进行了长时间的训练，能更好地捕获语音细微差别，减少误识别，大幅提升转录可靠性。GPT-4o-transcribe是两种新转录模型中更准确的一种，gpt-4o-mini-transcribe 则基于 GPT-4o-mini 架构，通过知识蒸馏技术从大模型转移能力，更适合资源有限但仍需高质量语音识别的应用场景。

gpt-4o-transcribe是什么

gpt-4o-transcribe是 OpenAI 推出的高性能语音转文本模型。基于最新的语音模型架构，用海量多样化音频数据训练，精准捕捉语音细微差别，显著降低单词错误率（WER），优于前代 Whisper 模型。模型支持多种语言和方言，适合处理口音多样、环境嘈杂、语速变化等复杂场景，如呼叫中心、会议记录等。gpt-4o-transcribe的定价为每分钟 0.006 美元。

gpt-4o-transcribe的主要功能

低错误率：经过海量音频数据训练，精准识别语音中的细微差别，显著降低单词错误率（WER）。
多语言支持：涵盖多种语言和方言，适用于不同语言环境的转录任务，满足全球化应用场景的需求。
实时交互：支持语音流式处理，实时接收音频输入，返回文本响应。

gpt-4o-transcribe的技术原理

基于 Transformer 的架构：底层架构基于 Transformer，基于自注意力机制高效地处理序列数据，捕捉语音信号中的长距离依赖关系和上下文信息。让模型更好地理解语音中的语义和语法结构。
大规模数据训练：用海量的多样化音频数据进行训练，数据涵盖多种语言、方言、口音及不同的录音环境。基于在大规模数据上进行训练，模型能学习到语音信号的各种特征和模式，提高在不同场景下的鲁棒性和准确性。
强化学习优化：在训练过程中融入强化学习（Reinforcement Learning, RL）。强化学习基于奖励机制优化模型的行为，让模型在转录过程中减少错误和“幻觉”现象（即生成与实际语音不符的内容）。