AIGC 与 Whisper：推动语音技术进步

AIGC 与 Whisper：推动语音技术进步

关键词：AIGC（生成式人工智能）、Whisper、语音识别、多模态交互、大语言模型、语音合成、多任务学习

摘要：本文深度解析生成式人工智能（AIGC）与OpenAI开源的Whisper语音识别系统如何协同推动语音技术进步。通过剖析AIGC的生成能力与Whisper的多语言、多任务处理优势，结合技术原理、算法细节、实战案例与应用场景，揭示两者在语音理解、合成、交互等领域的创新融合。文章覆盖从模型架构到工程实践的全链路技术，为开发者与研究者提供系统性的技术参考。

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1. 背景介绍

1.1 目的和范围

语音技术是人机交互的核心入口，涵盖语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、语音理解（SLU）等关键方向。近年来，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）的爆发式发展为语音技术注入了新动能——通过生成高质量语音数据、优化模型训练流程，AIGC显著降低了语音任务的门槛；而OpenAI于2022年开源的Whisper系统