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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
1 u1 r: G0 m& E" B7 d9 n4 F6 [; R
- s) h/ W: g. S! Q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。" X( ^, }. y7 Y- F, V0 }% y2 h
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。
' \0 Q$ f; ?. k: O0 b% `1 B----------------------------------------7 i% n* N' b1 _- f$ N
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。, j( V5 P3 Z& A) c1 V
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。
1 ~- v; G& Z8 g' P$ c----------------------------------------* v0 A( V3 S, L2 N
https://github.com/guillaumekln/faster-whisper: Z3 [. g6 ^2 x0 X
安装如下:
5 m! B; u" L- W+ s1, Windows 10
2 W1 ^: A; I9 h9 Y2, Python 3.10.11
% v8 @. k+ ]/ w3, CUDA 12.1
& L0 \4 q# N# {- z8 m4, 在python 3 中安装$ K! I( k7 L& @
pip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117/ d4 l2 L7 Z# F" P7 \  }) L
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: V! n( ]0 J( |& N! U
5,pip install -U openai-whisper9 p  R5 g$ {7 C; C) L7 B* D
这是向whisper 致敬,可以不装2 x5 h5 g7 E$ Z" V6 ?( f
6,pip install faster-whisper4 |8 z: a& X1 v+ i
----------------------------------------
4 ^( J& [: y3 ?% C( F7 J" L+ t5 [% hwhisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。
2 h2 e' Q+ V7 K* X; u* v2 [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/ G$ C7 L( L$ V$ q) t. S% c) H
----------------------------------------+ w( k: l$ B; h, r
+ z9 _# b8 P* z0 o
from faster_whisper import WhisperModel: v" [' k) Y3 q9 ^6 q4 ]% F1 ~# K
! j8 b5 {; z- ?1 |) k0 B! k1 X6 D
model_size = "small"+ I6 P4 v8 o% i+ b3 e
' X5 Z/ i/ ?6 o( h" }
model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")
! o# w$ o6 u. [( Z$ o; y2 o6 O5 C6 x) U" j
segments, info = model.transcribe(
6 }' C7 g2 [, g8 }    sourceFileName, ! `7 r* R/ p: g, S% n
    beam_size=5,
* c; l0 ?8 F" D7 w- l" i% p3 ?) w    language="en", - M) t0 a: [# H7 T3 s1 ]7 {% [$ _
    task="transcribe", 9 x3 x+ i/ v: `* y5 B* I
    word_timestamps=True, 3 w3 @* g  O2 X, r- K
    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
! W/ U( T$ e8 i! m' i; u
9 m. K: G  G, y1 [; Q$ efor segment in segments:: ~) `/ a( l3 k
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))
: a; a, v  r2 S& f6 U0 a' U; Y6 F! L" ^5 j1 G
        for word in segment.words:/ c( j1 S! v+ J1 B
                8 s) Z  F' }; {% Q  G
----------------------------------------
" V# a  B9 l1 Q1 V' r5 L4 m+ I9 R8 n8 v3 j
代码说明:# }: i& H" Y# 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。
& R4 C+ y# p7 e5 s% g& E' h" W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。
  q$ @' W6 I- E* }: v! u: y2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。
) _; R' w  d1 g( I& ^% f/ m9 [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。- T# P! E8 v3 s! u' P! s3 x  V
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1 v& ]( r2 a$ A( B  S4 A5 ]
比如 "faster." 这个句号是和前一个单词 faster 放在同一个 word 里面的。) Q+ q2 g8 Q4 e3 g0 Y' Q
5,model.transcribe 中参数说明:
! f5 e9 ^$ W* x1 v" c) s, y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
' v: G' z; }0 l, h  _" W2 F其中
1 _+ v- `9 m! N8 L! M/ u, R    word_timestamps=True, + K# Y" t0 z% R1 w% J
保证了你能拿到 word,否则是拿不到的
7 C7 `# P/ {/ p) ~7 g: r    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")5 }( T3 C: C2 w4 l8 ]  `; f4 t
保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。
8 @5 V# s( \1 b+ k: R+ k& F其他参数可参考源文件:* H) |$ E: T0 q" j9 o) x) a6 C3 ^! o2 q" E
https://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py
4 i3 Y  M( Y+ s152 def transcribe($ T$ Q# h2 y' p
从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。" H0 H2 [5 O  V6 X; |

" n" K/ A0 y2 u3 \1 T6,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。
! `! a3 S' j) z9 s4 c8 K+ L7,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。% q% W( B0 I6 E
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。
# j9 x6 O$ h* o2 e6 P* i( Q8 h
/ |9 X% {- f9 E7 `  [; |: C7 ]8 n , G/ {! p" j7 u) l1 K

- I5 X. V* u& M* F

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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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