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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 . V' O$ ^& L9 H$ ?' l  b$ D9 r8 q" H

& i0 \. H0 Z/ c3 ]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。) |6 P9 l+ U( y$ n3 ~) p9 X
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 a+ \! T, I( }' E
----------------------------------------
9 ~$ ~  |' Y5 c- K% N$ B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。7 F9 h7 y7 ?$ f6 t$ ?, O7 j
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。
) R& x1 Y3 G1 q8 K% Q4 W+ t, S7 k2 N----------------------------------------
. G# Q6 x$ H5 o  Q/ D: \https://github.com/guillaumekln/faster-whisper0 B& h( c+ Z$ S; }* D
安装如下:
7 x% ^5 {% M1 c" t. c* d8 c+ ]1, Windows 10' ?/ q& d6 {3 b. d/ }; F' v( W
2, Python 3.10.11! D# o/ a. ~' \
3, CUDA 12.1
# M3 L4 |, H: O! f$ B2 I4, 在python 3 中安装2 _6 \1 h2 B& \7 z0 \0 h
pip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117  S5 ]  b( q/ Q3 A- 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。
- ~2 j" U. e" i( y' B/ X1 I5,pip install -U openai-whisper
& k" f1 h8 Q" U" r( v8 b2 i这是向whisper 致敬,可以不装% L; _& w1 P& ]9 L9 m2 u9 j4 n
6,pip install faster-whisper$ t) g9 {; ?# W
----------------------------------------
4 |" K& A: U9 z5 y0 ?3 j, C/ Gwhisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。
, D5 B. S- ?. L: J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:
  U: E% s7 O% J2 b3 P# B' b, W, K. S3 a7 [  f
----------------------------------------3 J2 @. \: @% S
# y9 a( |3 X2 i1 ?( v9 J; q
from faster_whisper import WhisperModel- f' R, P8 t: I, L3 x) b

' ^) `8 @- }& b, Lmodel_size = "small"4 L: I0 N5 s' Q' _' I

, L, {- ]: x. tmodel = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")0 K: n1 f% `. }( h

, e7 F6 Z" X$ i( L3 u& k) Isegments, info = model.transcribe($ ]! q1 a1 F1 ~; [3 O( A
    sourceFileName, ' h+ D! l/ M1 ?) b3 g0 e0 p
    beam_size=5,
1 Q% H1 \' P/ H8 C6 s    language="en", 9 R% v- ]! [$ X: f: S, g/ e
    task="transcribe", " x* q* m0 a4 G3 M, y3 S/ t' O$ x
    word_timestamps=True,
, |1 l7 r6 D/ c0 _: y' y) S7 Z    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
1 e- [6 {" l: p. ~2 [0 r. g3 u
" ]6 K% U' h' W7 {for segment in segments:
) Z7 o' P% z+ {" y    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))9 W( [9 J0 Q6 @* _" n8 y# o
7 s1 h; q) e0 o% ?
        for word in segment.words:( u3 C9 ~0 `6 C* ?! m
                ' v( C$ D- {  c6 z- Y3 U8 M
----------------------------------------
, o8 \& g( w- P; _6 n# C' G; ?* R9 x: h5 y4 r. \
代码说明:
0 x! L* W; |4 r: l# r1,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。
: ?+ @0 ]5 D- ^' ^: |  z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。
+ o1 k- T7 z! f0 B, z2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。
; u3 K8 X1 {- Q; `3 W3,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。% N  r  Y+ ^' b/ R2 c3 O
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8 v+ F* q+ l8 C# p! v
比如 "faster." 这个句号是和前一个单词 faster 放在同一个 word 里面的。" G. o: J$ l. X: ^$ n. Y
5,model.transcribe 中参数说明:
( H* x! z  X7 m/ \; I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
  g5 `/ M1 q# b- J0 V, Z其中
0 g# w) K$ Z$ {! Y& I, y    word_timestamps=True,
* @, j! K; K/ s" H0 h保证了你能拿到 word,否则是拿不到的+ t( b: Z. U6 \% V' q
    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")( d1 N+ P8 Q: N) l' M$ k
保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。
3 o5 L; L2 j& Q. N其他参数可参考源文件:: I7 G% m& }' F/ @& K4 c
https://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py
& s5 N( t( F3 c: a, _8 {% ^152 def transcribe(
6 y2 A) C$ @6 d从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。
. S, ?: \- h- s& I5 @1 y' U7 {" }3 c
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。
* C9 V: Y1 n2 x4 C; Z2 l1 y" S4 H7,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 A& r: h2 E% b8 I9 O+ G& R2 g8,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。- `, g0 m' P0 F

. e: b6 n6 @7 W
9 n* {$ E4 Z- ^) b" Y7 ^, N  v" ]3 r% E& F$ G% p+ N( _3 G

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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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