|
|
本帖最后由 nanimarcus 于 2023-6-4 02:24 编辑
# ^7 K% q! b/ W. h2 p# U
1 u1 ^) ]- k6 c' I8 v: h1 ~" K% v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。' k9 W4 g$ Y/ b* y4 ^2 r9 T
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。5 h$ |/ G; ?5 d5 j
----------------------------------------) U" @; ~$ O2 q( h0 n
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。
0 [3 E+ E8 a8 \) |( K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。
. N0 }' j; p- e----------------------------------------
+ ?! ~# h& A$ J+ M7 L9 X3 B( }0 p" ahttps://github.com/guillaumekln/faster-whisper
5 L! Q8 I+ V7 W6 \9 K0 x% o安装如下:. K* @0 A- u# d' j; u2 K
1, Windows 107 O; j4 h+ @$ U
2, Python 3.10.114 f. r: x/ }" Z/ s& o
3, CUDA 12.1
; ~1 N! Z+ |" l$ b" R4, 在python 3 中安装/ j, ~7 K) u5 ~$ n# v3 d2 f
pip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
. c' V5 `% o( A! v9 ?; Z- f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。. }6 ~) r. C3 P8 E8 S
5,pip install -U openai-whisper
( Y0 ~1 P$ U/ |' x9 G这是向whisper 致敬,可以不装
7 \7 Q( e. \) t$ @& c* @6,pip install faster-whisper0 \+ b7 n9 ^4 r/ z' x9 a
----------------------------------------" h) o% T: @" |) U) l
whisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。: e# B3 w6 z- f0 m9 p" @' e) r
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:6 o* ]8 `) ~/ l- s( D, ]0 U0 t7 j
: i1 j1 e% D7 p3 B1 e: c" Y----------------------------------------
& l5 m; q& L/ Q2 J7 S) q
_1 R3 h" a$ wfrom faster_whisper import WhisperModel; @4 \" i* t2 ]8 `
2 J/ l8 x! O* e+ O4 H7 @4 T( Gmodel_size = "small"
& n" i3 E8 K, }, U, b R; [! Q" E2 j/ k
model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")" f6 M1 e4 R$ j) U2 R3 G
1 X# J0 p& d2 @8 `3 r' ]/ L
segments, info = model.transcribe(
* I, H( E( H: B3 A sourceFileName, - T6 h8 U5 Y" H7 c) T0 U( w
beam_size=5, , o0 n* l& y$ }- V) D) Q2 z& F6 D
language="en", % J+ g2 j1 d" d! t5 e O1 w
task="transcribe", 5 K+ ^( N1 B" P$ ?. K
word_timestamps=True, 5 X! N4 G" G) E& [2 Z
initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
% f. V- b& K$ [' f( N& e$ d% T# e$ d
for segment in segments:
, I0 K* P5 Y3 _1 t8 C0 ~( F print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))8 P$ n* z8 b% p/ o/ i
# F5 Y% t5 p( w* u8 h for word in segment.words:+ w7 A# j5 R& }$ ^) D
2 L1 |# h; P! T0 G6 ~----------------------------------------* ?& I1 H' s p% f4 k
+ C9 C1 m( {8 ?( F% r5 |) N6 x& `
代码说明:/ n8 m$ }- v9 A: f8 I' H
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。
8 ?8 P( H, `# V) X, Y0 ~+ r! l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。1 z4 e1 k; Y f- i0 _# t
2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。: P. p& n2 S4 b( e, o8 q2 L
3,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。/ ~" d" t3 {& c' e: 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
7 E$ B& u: T) T, `4 X) J比如 "faster." 这个句号是和前一个单词 faster 放在同一个 word 里面的。- @" |$ W* i& Z) x7 _
5,model.transcribe 中参数说明:# c0 |- b& L( v5 f5 b7 V: B( r& \5 t 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$ _1 H- e' `4 x: A! i
其中) G& J J3 u) r- M3 ?
word_timestamps=True,
+ b) C& m4 ]6 N( o/ ?" g; R2 z% K保证了你能拿到 word,否则是拿不到的" X1 \, O) n9 v8 y
initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
/ E- j. ~. a% B8 p, K' Z保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。
( A6 o' I, W! B* G- ^1 V! D其他参数可参考源文件:" O& g0 @1 A* B
https://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py, L4 Q- r* |* H) p4 X
152 def transcribe(! o+ x/ d+ x- C
从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。
1 s" Q5 _: Y% ]6 [6 e( ]( n0 r4 [3 l) b" D& D h
6,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。% _. v! H# [, e. R3 ^0 K
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。1 |; ], P7 Y* L9 [" c
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。' g8 C6 u' d3 q. F4 U; m. B8 w" Q
9 ~% ^) S" B4 P8 V" O3 J* ~: K9 r
. L- I& \; [, T$ L1 V5 A C o
|
评分
-
查看全部评分
|