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[信息技术] faster-whisper 更快的语音到文字的识别 ASR

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 楼主| 发表于 2023-6-4 02:10:18 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
本帖最后由 nanimarcus 于 2023-6-4 02:24 编辑 " [7 j# T% N1 Z" w+ @9 z
8 p- B3 w7 x8 R; U) ^$ g3 k) E2 R
借着 chatGPT 这股热潮研究了一下 Whisper,学名叫 automatic speech recognition (ASR) ,就是转换声音到文字的。
+ a# X. s: U6 Y1 m0 L" D2 H效果我是很满意的,唯一不满的是速度,在六年前的主流显卡上基本上是一倍速,基本上只用在自己特别喜欢的媒体文件上了。2 ~7 o& @. ^+ U9 W, p! a/ \
----------------------------------------
% C# p( G( }( i6 u7 {; S! X( O& s显然不满意的不是我一个,活雷锋很快就出来了,名字很谦虚也很霸气 faster-whisper。7 n# }0 G: s+ a& J' {  u
在六年前主力显卡3G内存上,model small,能跑到12倍速,这个是相当满意了。3 H% G: L: V) y
----------------------------------------
- C. M4 r1 d  m1 w/ ]  Nhttps://github.com/guillaumekln/faster-whisper
+ z7 {. `7 V$ P1 k. f安装如下:
& G; M) c! ]  I" R# F- O6 \% V+ I1, Windows 10
0 d9 p1 H9 _5 N1 `2, Python 3.10.11* T1 j+ Q# `$ A. j( a& N
3, CUDA 12.1( o. M* W; M+ E% l7 e
4, 在python 3 中安装  J$ z8 G$ X: r, X
pip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu1174 r8 V  I8 J4 J& I" z. S
这一步最后一个安装文件 cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl 大小2343.6 MB,如果没显示,你得检查一下你的环境。
0 w" W5 J  \; A9 O9 C; x% U% F5,pip install -U openai-whisper6 X0 F  ^, Z$ I% ~. \5 L  `4 y' k
这是向whisper 致敬,可以不装
2 O' h- x% `: {6,pip install faster-whisper
0 S2 J. W5 K, U" c& d& W5 u' j----------------------------------------
3 t' g  N; e6 A- f8 @' Rwhisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。
' G  h: ^3 a9 ?0 `, ]/ i下面给出了部分参考代码,根据主页上的参考代码我做了修改,但这个不是能运行的代码:
4 t4 f7 I1 h3 a" M. e4 d
) r6 U) J# n% |9 L----------------------------------------
" v+ q7 i2 ~, v! q9 v+ i0 D* E! i5 A" {
from faster_whisper import WhisperModel& X# l1 R1 a, F; }! i% h9 @/ R

# g, w6 `, b$ [/ G/ e1 j: nmodel_size = "small"! h8 y7 `+ u. Q2 l# K! i' [6 F

+ P- N; n* |/ Gmodel = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")
& [# V9 s3 Y' D# y( I9 L7 `) c+ @( f' E! \- o& G2 i% G, ^' `
segments, info = model.transcribe(
2 e; H) e, h7 z* z# x  y6 c& w    sourceFileName,
$ v% ?. W- S/ x1 w    beam_size=5,
' m1 @5 B9 L( S1 @5 `3 {# }    language="en", $ h( H6 ~4 J  ~. N' Y$ f
    task="transcribe", $ J# S. \6 Q- c' z& X* K
    word_timestamps=True, $ g+ R$ m/ x4 U
    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
1 b1 y8 @6 a" ~. h6 ~" T
# D0 M/ W$ p7 |( Q( Z2 X9 Ffor segment in segments:7 W# w; _2 t) J1 r; k8 h. W
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))3 ]7 S) L% h; d; N$ ]3 x+ n+ V

- {& p9 z5 f* a2 w        for word in segment.words:* [' Z  f* |( W: k) g7 t1 l' }
                - r- _* K: v- T& d. M
----------------------------------------
% L" G$ o. `/ O0 g% [; \' V  j8 m0 F& Q2 b8 w; a, i8 Z) X
代码说明:; i% r4 {  H+ a5 o) ]: r4 Z2 n
1,model.transcribe 只是建立了模型,并没有运行,运行 是从 for segment in segments: 这一句开始的。
) W2 H3 [* g) U% g1 _3 }但是这一步很重要(废话),我的程序有时候会无征兆退出就是在这一步,没有任何错误信息,倒是Windows 侦测到,但也没给出有意义的信息。
' x0 S  @6 e& x; j. g# L2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。
" O1 x5 Q- s+ P( K# i3,word 才是真正的精确控制的,本身带时间轴,所以要做比较好的字幕,必须用到word。- e) V* L1 k* q
4,word 里面是包含标点符号的,也就是说标点符号不是独立的,是附着在前一个word中1 ], j9 V4 l3 o, @- _( w
比如 "faster." 这个句号是和前一个单词 faster 放在同一个 word 里面的。) ~; C7 ?0 O' V3 d" e0 J/ m
5,model.transcribe 中参数说明:
7 Z% \$ ~) D5 u0 N& Y你要是对 whisper 的参数有所了解的话,基本上这些参数就是对应whisper 的参数6 F. c* @9 N, A! \+ ~2 C) j
其中; o% s& M1 G! Z( G6 y
    word_timestamps=True,
; O6 z3 P: E1 N: \( u保证了你能拿到 word,否则是拿不到的. @* g- e: ]( {! F0 L4 |) Y# x
    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")( W4 S. k3 M, l' ?
保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。
0 p6 T/ A4 `" q! m其他参数可参考源文件:
& P( q4 y% }, d& Y. f4 b+ v3 }https://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py
7 I8 @3 h& g5 L, z( F, g* K152 def transcribe(7 @' R1 n# ^1 y# B1 j
从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。) }6 n& k  Z8 e1 ~- T

) q& l9 N( U2 T2 ^4 \& k6,如果要尽可能准确的 punctuation,根本办法是用比较大的模型 medium,或者更大。
, i* \* w" K3 N# ~7,我自己观察一个小时之内可以保证断句准确,再长就很可能不行,所以我的办法是切割文件到一个小时,识别后再聚合,效果不错。$ i' w. M: [* ?& @4 c0 U
8,faster-whisper 会上传一些信息,检测到不停的使用网络,曾经有一次代码出错就是访问网络,你要是有洁癖就把网络暂时给关了。
3 Q3 U4 g* c: Y5 Z% w) R9 j2 {% X& H
9 V0 I; q& b1 K* }$ V. @5 S' [0 t " `+ A, y' U1 w8 W3 u& u! ^
' J' j6 }, P  U

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沙发
 楼主| 发表于 2023-6-4 11:53:23 | 只看该作者
多谢各位榜爷打赏。
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