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本帖最后由 nanimarcus 于 2023-6-4 02:24 编辑
1 ]3 o' G* `; Q
" U" o% y) q0 x5 p0 q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。
% C; w; s/ i1 Z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。
" C; _2 i( A9 f( R$ W. @" A6 a----------------------------------------
# m- P2 F+ t# [3 q; ] K) U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。* h8 r, S1 v5 y2 {7 V* G; 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。4 w2 J- e7 x$ [) f$ g6 S4 P
----------------------------------------( Q! \( V) ?" O7 ^
https://github.com/guillaumekln/faster-whisper
6 O3 r; F! h; k! v! F; B6 O0 S安装如下:& `" s& s/ L' l! w, C: Y
1, Windows 107 N* q- Y+ {; b f! R
2, Python 3.10.11: D4 E( p# k. B/ {* Z4 n+ A
3, CUDA 12.1
) e" ^0 C) o; X2 L4, 在python 3 中安装
+ e4 ?3 X- ^' D, k& Q: bpip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
C0 I: B. f1 D4 G! z9 g' x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。
! m6 h+ R, S. k5 M' B6 Y/ K0 h4 p5,pip install -U openai-whisper
, s0 G% o" K. p这是向whisper 致敬,可以不装
- E: e/ S1 T0 K6,pip install faster-whisper
7 ~: V* o/ h3 M, D----------------------------------------
: q k8 M$ G. n6 b+ s! j& v+ o: g" |4 dwhisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。) e o$ a% z" N) q' v% w) G. G
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:( R m, G( j* J- p. F6 X3 W" ]5 N
/ j5 V8 Q3 q# c6 T
----------------------------------------% x" P' ~4 x( b
& b* k2 Z R3 v& R2 {% Dfrom faster_whisper import WhisperModel
# T( V$ `; U D) S9 @/ P
% g: }8 u, @+ Q/ \5 k u- G/ {model_size = "small"% t9 h4 L. Z* p1 E
) d: b6 Y U% @model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8"), [4 I) ?3 Y/ q. |9 v. h
2 u1 ~ y; U Y; R
segments, info = model.transcribe(
1 ?" x( S% V& I! ^ sourceFileName,
% t# ^9 g& J# k; u3 d9 f0 n+ P beam_size=5,
3 E4 v* M! v& D! ~# V language="en", 8 ?0 |" c4 p2 C! s- o, B7 Y% }2 ^# k
task="transcribe", / R( W" n! Z0 Q' ]. f. L7 d
word_timestamps=True,
9 a6 t; P$ }! s$ `6 b8 A initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")3 }* A4 q. j. e0 d2 a; q: T! p& Y
2 S' A4 S7 h0 t" ]1 D' [
for segment in segments:6 d5 m5 V- k* b8 v! K
print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))1 b* Q$ T* w6 k8 {6 M% M
- r& j( }5 J; D- e0 a; b' H" G/ O for word in segment.words:$ {) r& W7 ^; h
* ]- c( o( A# W9 `; ^* r
----------------------------------------; B) `( E$ N! q& \* e
7 d! ?; C' z# K- t代码说明:
4 D+ Q% @; Y( ^+ I; e+ B1,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 M8 M, p# S: q& ^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。
: ^9 [3 o3 t0 ]3 G, t" _ E2 {6 K2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。" _: l! l `) w2 h, Q6 o
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。
9 O+ X; i( a# B) g4,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* U2 x# M. }/ b/ k
比如 "faster." 这个句号是和前一个单词 faster 放在同一个 word 里面的。
# _0 \; N; F9 q: \6 ]5,model.transcribe 中参数说明:
3 ?0 v% g+ E7 _0 o9 X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
3 X6 J; I+ T3 j! i2 d其中
7 ~6 Y9 ^- ]! J7 m; N5 g, w word_timestamps=True,
?3 F% {. A' n% S3 E" D保证了你能拿到 word,否则是拿不到的" y; ^' k7 K( G
initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
/ {' B) b! B) ^; m0 B, H保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。2 N5 c! `2 ?! Y# N; {6 |+ u
其他参数可参考源文件: u+ s2 ~' u! e% v7 V
https://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py
6 N [/ i' n+ A; n$ p2 U& ^152 def transcribe(. O9 U: d" T& m4 J$ n. J
从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。
+ Z6 f0 p- U4 y6 c3 K
5 y8 M7 f9 f! Q! Y; d- F- q4 k6 m6,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。0 v# D6 E" q7 X1 U7 d% X9 u
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。9 X0 i7 g# }, Q; K/ T& B* ]' @) D
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。
* G1 o: u8 [) f" ~8 }$ B: N. p7 G r+ f: ?9 p
9 U! N) Y+ U1 @4 h
( E6 R5 i" ^; }9 v% t/ j7 H: w |
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