|
|
本帖最后由 nanimarcus 于 2023-6-4 02:24 编辑 : `7 o/ N1 n8 v2 ]( t) o
A z5 P" o }# p/ X! l4 K& F
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。
$ M; a7 {7 J) M4 m9 J5 z" h+ `/ S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。
/ T/ v3 Z* R' U/ F5 a----------------------------------------
$ D1 F3 X9 v @+ X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。; l* o' ~- k0 {% z: A3 O
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。' w3 v, L6 p- p9 S r B
----------------------------------------
) J! O$ M. B+ w4 I/ ?https://github.com/guillaumekln/faster-whisper
" d- E( t: M ]2 F# W5 \) @安装如下:
" F- `: L' {3 e( U3 F1, Windows 10
9 T4 u' Y; x" P% |3 a4 e+ h2, Python 3.10.114 p- b3 k0 k; m' S2 ?
3, CUDA 12.1+ w3 \) E5 a& }# i; D# H9 J5 ^, r) x
4, 在python 3 中安装
: Z- o# H+ G4 z8 k; a! d- U* rpip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
, s& ~* A& x8 n6 K3 |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. B u/ u0 ^" n4 `5,pip install -U openai-whisper- j3 {( q. Z# r! [8 S
这是向whisper 致敬,可以不装. E3 S- A* z x# l* J$ d
6,pip install faster-whisper" R/ o9 w8 I! X ]3 a0 R' F
----------------------------------------! ~- u. q4 X9 b: u1 w' I
whisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。" _8 P* V; B8 G3 \" E. [
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:5 B6 J0 o L; Y7 b6 E" A- P
1 R j9 |1 v( j
----------------------------------------
- m' g$ ^4 A; W
' g, A, ^9 ~; L/ n v, t+ Lfrom faster_whisper import WhisperModel& I7 x$ [" _% i. Y: V# b8 G
: @* e2 B$ k k7 ?8 u) bmodel_size = "small"
1 c2 |% S$ c8 o' Z- Z: ]
. e1 g$ @, d) ~" |% rmodel = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")- H0 a8 Y1 i3 _
% ~$ R3 L3 r, t# S. _1 ^
segments, info = model.transcribe(
" ^7 ]1 B6 ^1 y) t1 f sourceFileName,
1 Z) q: n! u1 t2 s6 A, b* R3 s beam_size=5, 6 @0 U- L: ~; J4 |/ Y8 `
language="en", * _/ T- P3 I$ a1 ~1 Z1 j
task="transcribe", ! i' H+ L! m9 A5 V: {/ N2 K
word_timestamps=True, % O4 |* L/ B: N; K
initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
F/ _$ P0 C3 L# p G
+ t: v6 n& q- B# e; { afor segment in segments:5 z' J' Z- M: I5 w
print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))
/ l- F- }( H# K' @5 v1 j) Z/ D1 u5 A7 C1 t- {/ _. r" J
for word in segment.words:& I; A; ^; W# B. Q
% F0 c( Z/ f5 Q: N/ r3 J& d---------------------------------------- z6 i) v, x8 o, o
4 y6 A- O ~, t1 d
代码说明:- m& m+ I5 B! X$ s9 ~8 h) P: d- j
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。! c" R, M2 u/ k, P6 {: j% m
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。
* H% L$ `3 i w) x6 O9 I7 |; E2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。
% Z. {/ P3 S- \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。
0 `( |. F j& C- R) `" o ^+ K4,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' {! L( D/ Z( W+ T, `
比如 "faster." 这个句号是和前一个单词 faster 放在同一个 word 里面的。5 Z4 [- B( e& Z( t) R# w6 {8 s
5,model.transcribe 中参数说明:
$ H, S, V8 B# I& Q" b. b) j8 v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
; }+ i# i% o3 [! k其中
' O3 r8 {( z$ {4 ^) u8 b( E word_timestamps=True,
$ l2 U$ Q, E% k+ l" x1 L保证了你能拿到 word,否则是拿不到的
, `8 k3 e& t( r# g3 T initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")8 ?/ Y2 e. N0 a# l
保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。7 {$ b! [9 h5 U, S2 {: \9 e* O
其他参数可参考源文件:
( ]6 y# A3 [: h5 I7 Jhttps://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py
6 @: [; ~3 `/ U, p7 }3 z152 def transcribe(
9 h5 r# C. ?* i/ ^5 s/ z( Y# V0 J从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。# V( k0 n+ A( e
8 ]( j/ o9 Z& o4 p2 d( G6,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。9 |2 D$ w n7 g
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。( {$ D' N7 R6 Y+ j
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。8 t: Y: I( S4 z2 {" a
3 b/ v$ w! f! ~2 H8 O: o/ s
# A8 O9 Z4 j+ o1 z: W$ e6 r4 ~7 O7 U
|
评分
-
查看全部评分
|