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本帖最后由 nanimarcus 于 2023-6-4 02:24 编辑 2 G' h, t: ^9 T4 v2 W- Y8 I
. @; q9 ?' ^& Z4 R, o" ^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。; @) d4 \ W( i8 s9 C( V
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。
$ [9 S' Y+ z0 `6 ]& l z1 k----------------------------------------4 S; L6 s5 \; \6 l2 q* V9 ^
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。( F; M. u2 v5 E8 r. j8 E4 b
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 E% [- ^2 Y/ X- H6 q! k
----------------------------------------
2 A) s* Q; m- Qhttps://github.com/guillaumekln/faster-whisper
. V* t: D0 V& I5 Q2 K$ B安装如下:
3 j6 V6 L, o9 I: m: P! U2 W8 U. A1, Windows 101 Y {4 \" u* {0 o) W: R
2, Python 3.10.11+ w$ L: n( Q' U+ e) {& O- P
3, CUDA 12.1
1 _" v5 d- n+ {# e' I. h# V4, 在python 3 中安装
: z& x5 J/ o. R* Xpip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
: M4 q; q8 Y$ q9 y a3 j2 w$ _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。& o1 D$ @* u( y9 ]
5,pip install -U openai-whisper! ?: e9 ~! l1 k) S2 U6 U) T. Q
这是向whisper 致敬,可以不装, t9 I- S8 e, l
6,pip install faster-whisper
! ^2 w1 F" F1 W/ s I----------------------------------------5 m" z( y- Z/ F0 ^7 d
whisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。
& q% p# b8 l* K+ 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:
6 V/ B% x4 ]7 l0 d: U3 R& ]+ H' h% f$ J ?2 R- n
----------------------------------------/ E( ~& C0 D# L/ ^/ Y" q# V3 Q
2 H( l5 j. t1 C) x& I
from faster_whisper import WhisperModel
& t; i x. k9 [" b6 k' N2 ~- p
x2 J0 H8 `5 i9 Y7 V1 rmodel_size = "small"! g. X2 e+ H; W G
. q* c) `# I& {8 D# x7 r7 o+ bmodel = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")
0 U+ y" K ]4 c/ Z m- v0 X- t4 t# t6 J
segments, info = model.transcribe( Q( ]1 }/ j5 n
sourceFileName, 6 f# q! ?& \# g: Q- C* d
beam_size=5, : u7 f% R/ B$ K' q$ j
language="en",
z9 g" f8 t y, a+ i& C. V- m0 X% [" J task="transcribe",
7 b2 C7 e( Q$ Y5 W) l2 T# A word_timestamps=True, 7 q9 a' y; y; T. X
initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")5 E1 y5 N+ R8 n
% ^" P. q5 _" e* Efor segment in segments:5 Y" q+ v8 G" a% i& o
print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))/ E3 t; m2 q8 C+ i: n
4 [. P" X4 @, d7 Z& N5 t( J for word in segment.words:
2 ?7 r T. {" Y' V' a
" w; j' _3 e; `! p----------------------------------------
& {1 G/ l+ a; C) Q$ J
' ~+ |7 ?/ @3 n; l9 q/ j# J代码说明:5 _" F2 V9 o3 v) [
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。5 [2 {& }% c/ y& R9 \4 U
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。+ }0 F: o" J- o0 g/ T( u1 |
2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。
7 M! |4 ?, H& r3,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。
! t1 c: m8 P; m x4,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
9 G h% |8 t* N! O" @6 p1 A1 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。
# u3 p% y" ^, w$ b1 N7 q5,model.transcribe 中参数说明: ]+ j9 L/ L0 g& {
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
8 O/ i6 z8 |% q! A8 ?) F其中
% A9 ]- Q4 t1 u$ Y* H5 l word_timestamps=True,
7 v9 \& \, L q; @; T2 n2 F8 B+ M0 \5 y保证了你能拿到 word,否则是拿不到的
$ e/ B0 E+ {$ y+ t+ K) ? initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
( g+ `% ~9 r' E保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。8 e' d0 a6 t4 F% s Z
其他参数可参考源文件:0 I, I) u! U4 E! ]3 j; M
https://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py- {. L% U4 E5 i( F9 Q% S
152 def transcribe(
! y. e0 _' E' X7 s) g0 @# ?6 B从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。
- i% D ]/ u b5 b2 P' I7 V4 T: t1 B0 v3 O6 O3 E
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。
; s) {; e! ^- g& t7,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。3 d- i! d( Y( x3 i2 ~ A
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。$ o) t, |# V6 ^% J
8 e9 P: K6 a; r) L) f. O/ Q; c* d) O
8 v+ L6 }( v7 p# B4 F! h& H7 |0 h/ ?! V& P9 w" e2 a; Z* W4 U7 S
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