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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   e7 h- w. v0 @$ G; a6 q
6 W8 [1 L9 B8 e% U: J+ M$ g
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。
0 b/ u7 D: q, @6 ~6 J  w; O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 |- _4 A- D, Q5 F8 T  y2 _) s
----------------------------------------9 i' ~4 u! `4 ?9 z0 @! K
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。
& N% O3 k* x6 J. Q" ^" S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。' Q7 ^. p1 Z& _) O! i
----------------------------------------- e7 g- [" ^4 V- _( n( D8 J# U
https://github.com/guillaumekln/faster-whisper
# }5 K2 w, e1 |" f9 ]安装如下:
. ]" Z4 A- @. c3 }) _) q- ?; J8 l  T1, Windows 10
) U9 q5 n% V( r2, Python 3.10.11' k# B. Y  f* k
3, CUDA 12.1
4 x% N  q! L7 O0 {5 Z9 a4, 在python 3 中安装
7 ~2 h$ r1 A: U7 ?" x" \pip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
( E6 ^- Y8 [$ m( L% K, y( t! {! g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。
9 s3 d% i( f: C5 N) `+ l+ q+ D5,pip install -U openai-whisper' L$ u, U- N- ^6 w
这是向whisper 致敬,可以不装0 ~) B3 d, r3 F& K4 \9 _3 n# y3 L" y
6,pip install faster-whisper8 V3 g2 w. s. e" U9 z5 P% e8 m+ e
----------------------------------------% j: T' r3 y# U0 ?' Q, q
whisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。; q! m- B+ S1 _+ K) }
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:9 C3 a5 I5 j5 M8 B# _6 Q; b4 a

/ m9 `0 W1 Z. c----------------------------------------# M, w3 d* u6 B- P

# P- r! x9 J/ d  W" g+ X7 i9 B! Wfrom faster_whisper import WhisperModel
+ b8 {! u2 |7 y
# [; T! z  h7 Q3 Jmodel_size = "small"
. |3 `9 X4 G+ Y( t! \% K2 T' k9 v, {7 f- _8 ~
model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")9 z* d' n2 M: l% G0 e

& j% U9 Y0 G0 \9 ~. H/ d" Jsegments, info = model.transcribe(& i; @' s: B/ }' h9 w
    sourceFileName, ; k) G: i- M" B7 |1 F& Y: u( |
    beam_size=5,
8 {5 e3 D( r7 v% i9 V+ _8 O' \3 V    language="en", / S1 H8 z: E0 ^; c0 [7 L
    task="transcribe", 9 W7 Y- I! y4 v4 n' D
    word_timestamps=True, 4 K, n1 v1 D' ?$ d9 Q
    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")6 a: `/ C8 f# m  f

; q1 ?! ]/ Q* `2 W6 Z" w4 afor segment in segments:8 w" `. N9 c3 J0 W, ~4 ^+ E
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))
7 s, @5 c" ~$ M. ^- L
' x# T. {+ x$ \/ @1 w! F) t: _) u        for word in segment.words:
0 P* }8 X4 J: ]( o. ~                8 ^+ ?0 k2 s" y6 q) ]
----------------------------------------
3 l, u; ?& F2 n/ R" L' U, I4 y
& ?& r4 U* `# A+ ^代码说明:
2 v) [3 Y9 x) l% V- Q1,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。
4 D% r3 U' S- B- y4 @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。& F3 d8 a+ h( C( k5 @
2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。. O6 X1 i' h/ Z! Z3 b
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。. c* X# C5 ~- c  ?% B5 D9 k
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
5 z" n  c0 u& C: T+ q比如 "faster." 这个句号是和前一个单词 faster 放在同一个 word 里面的。
  w' _. ?( t- O5,model.transcribe 中参数说明:
7 Q; P2 B: h: c1 a% ?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
, p; a( N+ }- w$ w其中/ W3 n3 s: O3 v$ U0 I: ^9 ]
    word_timestamps=True, $ X- l8 M& r. J
保证了你能拿到 word,否则是拿不到的
3 }7 v1 n( D- R    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
# P  Q9 Q! d; S7 j9 E2 d保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。; A; r, R. E" B  i: q  W% }
其他参数可参考源文件:; @( B, _- L  D  Q
https://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py
6 t: n* I/ V. I4 X, ?152 def transcribe(
& o3 U6 b) J$ e3 Z5 l8 @从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。1 K7 Y2 A+ i+ x% V# O6 I! _

# q+ [0 J2 ?0 @2 Z- j# _. r7 j6,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。1 \% X0 o: \+ G$ z/ p% h2 G
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。
7 G% o% ^" O; m$ R3 s8 I8 T5 o4 l8,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。" Z' s$ T/ L8 y1 P) ?# j4 M" w4 B. l% E
8 @# m' V! j7 e! }( [, N+ N
- |  ^6 W( T& m2 t2 d7 J  I) M
) Q1 V2 Q2 o" o: }* Z% r1 R

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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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