设为首页收藏本站

爱吱声

 找回密码
 注册
搜索
查看: 5563|回复: 1
打印 上一主题 下一主题

[信息技术] faster-whisper 更快的语音到文字的识别 ASR

[复制链接]

该用户从未签到

跳转到指定楼层
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 . Q1 N0 x" ]0 }# q; F; E1 X0 m" o$ {
% `- I& S. |3 d& m1 C
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。1 p6 h) @; z2 g. z6 Q
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。/ _8 k; T" Y$ j, p4 D
----------------------------------------4 O& _. i3 u! U; G! ?
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。
6 N3 X" x, T, z! v. t! c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。, E  y& I( A1 m( i  e
----------------------------------------
9 E  A& }* w, k/ h4 vhttps://github.com/guillaumekln/faster-whisper5 O1 U1 N* m( F4 V( F$ V! @
安装如下:
4 `$ a6 {$ t) X6 a) {5 Q# [* A1, Windows 103 U+ Z' G, K# H
2, Python 3.10.11
" I& I  v7 o. p" G2 c( A3, CUDA 12.19 d1 p. P" h. j# O+ `9 j
4, 在python 3 中安装
( ?. i0 Q8 v5 l9 F; {# ]. o6 \pip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
5 t) B, j' k: T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。( R* M! b4 x6 R& E
5,pip install -U openai-whisper
3 t7 {0 q1 n9 S7 `1 o这是向whisper 致敬,可以不装
( p2 L. A0 A$ {& H6,pip install faster-whisper' q1 Q9 r+ s! J8 q. ~( ~
----------------------------------------: i' O* i- L: K$ C* t, k
whisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。
; d8 V) ~* e4 Z6 g' X" }" m" a% N2 f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:
0 x& s/ j, _. `9 f; y/ F0 W' t5 q& O4 |8 x) [: |; V
----------------------------------------
( i- I% @4 Y0 N$ c7 u7 A/ R4 R
! _  u( P/ n; y! r6 W5 ?& I. b% tfrom faster_whisper import WhisperModel$ k! p3 A6 r6 T) V6 V! ~
% ]2 S) O) p: J+ X" ~2 o, O
model_size = "small"
7 V# r% }1 q! ~  _4 e/ h6 C  L# p$ X* G# g3 |) c0 K) |- T( J7 n
model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8"): q. t' b% j8 E9 n9 @0 M

; c8 h6 e- h& E1 l. w4 C1 u3 Esegments, info = model.transcribe(4 t  K$ j7 B8 i3 f' D
    sourceFileName, & J4 A- u9 e$ y; N: T
    beam_size=5,
! E1 Z4 s5 H2 b5 Y: x! [    language="en",
3 ]2 y) t- i9 ]7 r( ~, a9 s    task="transcribe", , u) L$ ^0 ^# r- U+ `( v0 A! q! L
    word_timestamps=True,
# h$ \* D/ ?9 v& j, O3 G* u    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
8 g9 n0 [, _2 P  U- z( c
, y" h4 C% h7 l* f9 U- jfor segment in segments:; ~0 Q% W) U4 f4 G
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))
( V5 W$ a2 T( B  o3 ^% h5 r+ r! z$ X$ v5 [% g3 l
        for word in segment.words:1 k/ n! E. V7 f7 q4 k  Q( s
               
" E$ K$ n% |  M" o  l----------------------------------------! v# G, @, U! t$ i- j
' w; A9 O! _: w( n2 d' j
代码说明:
; \& ?1 R- I# F# ^  O- G" j1,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。% P; W( [9 ]- `% D
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 G" w. b8 G! q2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。
% G' W+ u$ x, b% ]- A0 O3,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。
+ s& v" n3 Y  F! W4,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 h4 s$ A3 ~5 W6 _比如 "faster." 这个句号是和前一个单词 faster 放在同一个 word 里面的。) d' K# L6 Y) W4 T3 Z; v
5,model.transcribe 中参数说明:
9 f9 c  i2 T. L) s# |$ }4 s' W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
5 R0 k# k6 F: v# ]) l其中) m8 v8 s8 S' i* G
    word_timestamps=True,
0 q  |7 h1 r' F6 I  W) n保证了你能拿到 word,否则是拿不到的9 j: r% M$ A1 u* q$ o3 k
    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
( }3 `9 E0 {( l; n5 Z4 ]( I保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。
0 s% k" T/ q7 F0 Y) R- j/ z其他参数可参考源文件:! ~# @% ~5 t4 m, _3 L1 _! s
https://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py: A: }- o9 w1 p. X8 i" J2 v
152 def transcribe(  I& X* _) i- h8 E* I
从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。) A5 Z, ^' V' B. a2 c

' _) y# x% e$ g: w6 [2 B* {, L6,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。
  `+ d% n  {# y  N( Y7,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。
, x: R3 R+ g7 ]3 n' o) b8 F/ z8,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。
- B  Y* ~! J: m; I8 Y) i. b( R8 N
! F: h8 G9 S4 [+ h ( ?; R! s% q7 E- i% z

7 ~( b8 n6 ^) E# e' y: v  u

评分

参与人数 4爱元 +32 收起 理由
蓦然回首 + 8
唐家山 + 4
老票 + 12
老财迷 + 8

查看全部评分

该用户从未签到

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。
回复 支持 反对

使用道具 举报

手机版|小黑屋|Archiver|网站错误报告|爱吱声   

GMT+8, 2026-5-11 18:33 , Processed in 0.056690 second(s), 18 queries , Gzip On.

Powered by Discuz! X3.2

© 2001-2013 Comsenz Inc.

快速回复 返回顶部 返回列表