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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
 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
3 y0 t0 v9 x1 i& t" d* N6 f7 @' V- V" E& i6 S
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。9 e$ C8 x3 l6 H1 B4 w- r: `
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。
1 k& I2 y3 P- S+ D2 r0 r, _/ R----------------------------------------4 c. m4 U7 D4 z$ ~$ @1 y
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。
1 p. v5 W6 p) `5 J$ A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。. \' \! a" _0 x
----------------------------------------: B# b; ^: h0 G4 W4 t, w# b* I
https://github.com/guillaumekln/faster-whisper4 e& e) W4 e" @7 t3 l! m* @
安装如下:4 l2 I1 {, D0 r3 W* o  y( q. e! v
1, Windows 10( j6 [. j: ^( f
2, Python 3.10.11! ~# M' ?. f  l# J
3, CUDA 12.1
3 K- y' w0 |0 P0 g& b4, 在python 3 中安装
7 C1 D: F0 s2 _: bpip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
1 s+ [8 @+ S, a8 Z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。
. V, |  V- Q4 p* s" k) c+ Y# [5,pip install -U openai-whisper
! b7 V5 O6 O' ]这是向whisper 致敬,可以不装
- z8 O" B  _2 u, N; V# a6,pip install faster-whisper
  a* [7 `9 Q: X----------------------------------------
5 x/ k, w9 J, z7 M: V' _whisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。
4 J% s- g% A' C2 A; c& ^$ w' u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:
* J" m: U! A9 h: M( [
6 S! f: R8 J- m1 T----------------------------------------: b' |6 h/ Y3 ?( r! \( y$ ^: K

" W' @. R+ L- G: s, _from faster_whisper import WhisperModel6 [! ^4 B9 Y. K* s! b
& c- f3 C. v! g" K, J4 v, c
model_size = "small"
3 M0 {1 g) L( o1 J4 `3 V, A9 _3 l$ Q/ m0 J$ u
model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")( b$ I$ @, N- }# _2 P$ p* Y- T

- W2 G0 @3 h0 y$ r- csegments, info = model.transcribe(3 S' M$ }5 P" {& B
    sourceFileName,
: Y" i0 a- _# J9 r( I8 _# C    beam_size=5, 5 z' v' C3 H9 N0 G& G4 `0 S
    language="en",
+ {' K. l5 e4 M2 W. z+ D    task="transcribe",
2 e4 I( B* v( u9 T6 D0 B2 `  N    word_timestamps=True,
5 O2 _8 g7 E& Y    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")& P- j! a  s* o7 w

- E: s% g' I+ U6 l& Wfor segment in segments:3 w$ v  G- l$ q" h( ]! `
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))3 ?; D# D) l  N+ M

: @" g) d- h7 F, Y7 H/ p- K+ U0 r        for word in segment.words:
6 f$ \' q& M2 E! E               
( U& @, b5 s6 w& U; `----------------------------------------
+ U2 M6 S( n, m3 d% j% W5 {5 O' e% C/ ~5 X/ \& Y0 P! r. Q
代码说明:
5 Y3 S* A) q' B, t; 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。
- ]8 c4 Z% U/ b- E* 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。
# a5 X6 W6 R& C" }+ ?+ Z2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。* @; K- T6 \/ q8 o$ m
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。6 k, S( j& j2 O! u, ^% a
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: A" p8 _* _% o: m
比如 "faster." 这个句号是和前一个单词 faster 放在同一个 word 里面的。, b/ o- s* Y+ ^' I6 m
5,model.transcribe 中参数说明:  I1 H6 f3 _5 {) T& D8 p6 T
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# H9 q" K6 d  C2 Q  J
其中8 ^, f2 S9 V3 e: D: M% `# ?1 D
    word_timestamps=True,
( T( K# P/ q2 L0 N保证了你能拿到 word,否则是拿不到的! T/ s6 ~7 V& V) z# [9 M
    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")5 N- _& }" t$ N' e5 q$ d# \
保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。
; U7 u2 f* O+ }7 ?! X其他参数可参考源文件:# j! Y% B0 O9 L+ P; Z) ~/ s4 O
https://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py0 D7 n3 q5 _& w; j( l2 y
152 def transcribe(
! C- L  d4 T! E# R; `. |: x1 H从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。  D7 _; N1 ^. ~4 {' u* f
2 \  e4 p( X# Y/ b! l0 L4 x
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。3 t- e; {% Z# ~! _
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。1 ~' D- `2 Z9 l  L' i/ B: Y" j7 a  w$ S
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。- m" C( ~3 M7 H7 N6 v

+ P& N- k  L! U$ Z" p* O$ D# {0 [
' O$ i: A8 y: O$ j1 h( O  S
0 y) o! c% {3 w: L8 K% @

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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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