Whisper是基于大规模弱监督学习的语音大模型，由OpenAI开发，其核心亮点包括680,000小时多语言训练数据、端到端的Transformer架构以及出色的噪声鲁棒性。以下分点详述其技术基础与特性：

1. 数据规模与多样性
   训练数据覆盖100+语言，包含语音转录、翻译及语言检测任务，数据来源为网络公开的多样化音频-文本对，通过自动化过滤确保质量。这种海量数据支撑了模型在零样本场景下的高泛化能力。

2. 模型架构设计
   采用Transformer编码器-解码器结构，直接处理原始音频输入（16kHz采样率，80通道Mel频谱），无需复杂预处理。端到端训练使其能输出带标点的完整文本，同时支持多任务输出（如时间戳标注）。

3. 抗噪与自适应能力
   模型通过背景噪音类型识别语音，而非追求噪声不变性。这一特性使其在嘈杂环境、方言口音下仍保持高精度，并可扩展至音频标记任务（如Whisper-AT）。

4. 衍生创新应用
   基于Whisper的改进模型（如SQ-Whisper）引入可训练查询向量，从重叠语音中提取目标说话人特征，进一步提升了特定场景的识别准确率。

Whisper的技术路线为语音识别领域提供了通用性强、适应性高的解决方案，适合集成至视频转录、语音助手等实际应用中。