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本帖最后由 nanimarcus 于 2023-6-4 02:24 编辑 # Z- m" ~" f3 e9 Y4 D) d
" y0 m7 Q5 i; l$ v6 k2 E8 ^
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。3 h! `4 {! G; k Q% 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。3 Y6 r1 c |. \/ d; k7 C% S# t! b
----------------------------------------1 k( p5 D; ?7 f: q/ c8 i, _) l
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。# d9 t4 X; n$ \; n( [
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。
: j4 t+ `$ |- u& |2 U----------------------------------------
+ ^ F( ^) f9 `5 c5 nhttps://github.com/guillaumekln/faster-whisper
3 ^4 e# b* B( T安装如下:
0 h' t' }" I" g6 P1, Windows 10
$ c3 N' i- e4 p" V9 u" x2, Python 3.10.11: g9 t7 H, [ P6 _
3, CUDA 12.1
' z$ } @# k; {% B4, 在python 3 中安装" ~& P. s0 E) p( J* o B6 M7 M' \
pip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu1174 ^8 Y1 l& B2 L5 i1 r& _ w
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: z7 t0 j, y5 @. [' R% t3 t2 L( c
5,pip install -U openai-whisper
6 d' M2 J: R/ a. t这是向whisper 致敬,可以不装
* r3 Y" h% E T6 b0 K6,pip install faster-whisper3 w# P/ u+ \* @: E
----------------------------------------
5 G" x: A9 s9 L% \1 m6 y* swhisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。# J `& K9 h% O8 B
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:) F6 c& J! ]1 D! g. b
3 M4 X3 D: i8 b! A; S) J; D' i0 X----------------------------------------
! _$ m9 G: s6 O" b1 I; t, X; `: a
( }3 i$ }0 {1 Q" _; u9 Efrom faster_whisper import WhisperModel/ T5 N% X+ y# d( d
1 K S3 l* {8 F* bmodel_size = "small"
' w3 G2 q% g. l l* W& E$ ~( ~% T8 ?8 c) w
E/ p M4 Z* q( w6 P* ^model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")
" Z% t B5 Q- }' i
- H! ?3 `, l4 v; xsegments, info = model.transcribe(% V- c( K' H- b% t
sourceFileName, . ~8 _1 f3 X9 y: S
beam_size=5, & c2 m4 x( M5 m, p# P; g
language="en", & ]: v+ X5 S9 {) k# p* V$ W, i% R+ I
task="transcribe",
: \/ C2 D) f) I/ D |. o word_timestamps=True,
0 u' a8 l1 C) s! \! c, {0 i initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")% b( u8 g6 ?* S% q. ]8 v
) }! a' y+ A E( C
for segment in segments:% M0 `& q0 k# W8 Y- ]% c
print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))
- G4 t' Y& I, F, I% @. n5 a9 c2 Y+ v
8 q3 J/ N/ N; {9 k! @. E2 f; C for word in segment.words:
* q" {% @ d3 _% f, a- I5 `1 k ~5 ]" b7 G) G O4 m
----------------------------------------- ^( y7 P3 I! Y/ `
. T0 p4 V+ O+ \; V! ~
代码说明:
, E9 E6 S$ y9 r4 C/ P f1,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 N% e8 U! E: E4 i: c3 \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。- N$ e, ?8 G* X8 P$ W, w7 H
2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。
}, W/ @: u# R7 H+ d3,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。3 t( b' H& t' d0 p, S
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3 B/ U2 j2 r! D
比如 "faster." 这个句号是和前一个单词 faster 放在同一个 word 里面的。
0 o) l/ E/ Q/ u5,model.transcribe 中参数说明:
( S. P: j. X }3 H1 ^6 T: d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
# v5 l9 x8 U, H% g其中
! h% i9 r, N) C" Z: Q0 m7 \ word_timestamps=True, % W. `$ P' e; N0 k6 d
保证了你能拿到 word,否则是拿不到的
" X/ w. U+ ^0 P% A; a- G& r initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
6 v+ Y3 l$ q% p6 z: Y保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。& G3 D2 T7 @- \% h& z) `8 F3 q
其他参数可参考源文件:2 C: N' r6 o1 E8 E0 h: b: n
https://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py
3 ^0 x6 X: E L$ G152 def transcribe(" S, R8 Q& n" G/ d/ ^6 t! k( O
从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。
+ C9 o* u' {# s: Y8 r+ c) @- c0 D ?& }1 M; u; t
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。" U; O1 o, V5 y+ r0 K5 y8 [
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。
" ^" a2 V' h4 t, t6 v" P8,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。0 A+ u# ^# F- m1 [8 ^! k3 Q
! A7 a5 h$ N" t+ o! r
: N3 ^, j- x; W m! N$ m
% h/ b' g$ J* j& _' |- b' a0 @
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