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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 + p1 ?, H2 x6 A) d0 I- P

& i0 y$ ?9 P$ H% a% o- `! M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。
5 e  v! x+ U  E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 d( ]# x) P: U8 W& Q5 q# A9 q
----------------------------------------1 @. e; N! @5 u( 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。
# y2 p5 k1 B* s, A- N& m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。; L% A- \1 e" x# S
----------------------------------------
  h- @3 u  E5 E& w# hhttps://github.com/guillaumekln/faster-whisper
& a( `  X9 y4 x8 c- K& S+ W安装如下:
: o6 p) u1 @$ Q. n+ S. E. G1, Windows 10
2 G0 P9 m6 c" E+ p2, Python 3.10.11+ M( p! F  s3 }4 Y" f" `9 K
3, CUDA 12.1
$ k" s6 a$ X7 H7 r9 m4, 在python 3 中安装
6 O8 q5 H) Z" k2 j8 h4 r4 a7 }pip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
% b- K4 {8 {5 J. {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。+ \! U; d' i9 d4 ]5 o; k
5,pip install -U openai-whisper6 `3 W3 h* P4 p; W# E2 a
这是向whisper 致敬,可以不装
; G6 Y4 U- r  M0 a! X* `6,pip install faster-whisper# x) ^. j7 k8 b1 T+ E
----------------------------------------
4 l# D/ J8 o2 N6 _! y* Gwhisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。; ~3 O& M: o2 y! R, @+ y
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:
! C1 o$ k7 _9 K# v: k, C
* c8 V' f+ N3 q/ X. ]) R! s. j----------------------------------------
- l3 U( m* C, r: \/ P3 H2 p( u
6 s+ e, {5 \. wfrom faster_whisper import WhisperModel" v, d: g* p* a1 ?

+ ]: I! `5 T1 c; j. i' smodel_size = "small"- O& q! q+ v: q7 b2 J

" R/ s; \7 i6 M( O( \' l/ F& `model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")
. f- z0 n1 |" e- n% i. ?
& C  J6 f  O/ a% |) X# J: D, v. Lsegments, info = model.transcribe(
: R- r7 x$ E% Z4 C    sourceFileName,
/ h0 P& V) ?/ |8 o    beam_size=5, . I2 ]) O+ p) O" e( }5 P
    language="en",
% K* N+ x% k$ Z8 ~9 W! |    task="transcribe",
, C* Q, g0 C# \3 z/ m7 j+ u( l    word_timestamps=True, ) g0 Z# a$ |; P( x
    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
& v  H$ a; r+ `. b; t6 O; e" i, z# y+ b
for segment in segments:
4 |! y: f. Q8 S$ ^    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))
3 F  |) s4 k8 J5 _* b; `# l; k
  ?% ~. d1 h9 [2 p' d! ]        for word in segment.words:
- _4 H8 @: S& X' c               
; u$ Z! @9 q  V8 \8 k----------------------------------------
% h: J4 A2 w& H. W" W+ V
* N6 L/ B  V5 t, ~代码说明:  P. s/ G& ~3 ^7 d. ]$ l
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 c$ i9 D, Z' @1 s5 j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。
7 @( e6 i% y3 p2 X# r" f2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。0 k* l, w' u9 t* H# x" C
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。) k1 J) }0 Q. w4 k' l7 Z
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4 f8 H5 ~5 A8 z: ^
比如 "faster." 这个句号是和前一个单词 faster 放在同一个 word 里面的。
! ^# }# s6 j! ?6 P5,model.transcribe 中参数说明:4 }. D. z, U" Y# C, d
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
" R# a1 S7 t' ~$ s! a其中( Q' x- y, J$ m
    word_timestamps=True,
2 |/ ?9 Q; V0 j9 Q保证了你能拿到 word,否则是拿不到的
4 a8 R6 p  S6 s. \: ~+ y    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")4 E1 ~0 D/ x% L. P# ~# ^$ l
保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。
! M) X% j; k/ r1 V: A2 H其他参数可参考源文件:
" ^9 q3 W! d) \https://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py7 m# h/ e, M! t
152 def transcribe(8 A! f" R, V, J& ]- i# I# y
从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。
* I0 G$ A+ ?; Q* [4 G7 M, X- r1 {
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。
# }, k& Z/ \& V& _  ]8 {  g; Q7,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 Q% g* s# b  X( Q
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。
6 Y2 t# ]  X- \3 S0 H1 m+ x, ]2 G
4 S/ X0 _- {9 ~! F- c& P* x7 x
7 i6 }( b8 T: d" Z% ^: ^# B! z+ N* h! p) @

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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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