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本帖最后由 nanimarcus 于 2023-6-4 02:24 编辑
C: Y: D5 \1 `# Q L- U) D9 h9 C- g6 V. O
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。
8 n2 @3 q* ]) ^9 W6 Y* E g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。$ _7 E5 X/ T2 t2 M& Y& `
----------------------------------------0 d, F9 Q( q$ l1 {/ `( `* P
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. n" A# Z) A4 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。. R5 i3 ]" K- \: d
----------------------------------------
2 V+ t' \7 q S6 g3 m8 G4 lhttps://github.com/guillaumekln/faster-whisper
/ H! e1 u* X$ w% R: q- M$ q. R安装如下:! y0 R% a1 U# e# Q/ Q/ ^# x/ c, S
1, Windows 10
. ^. b4 d3 K6 v2 P/ w2, Python 3.10.11
3 a% l& }( y/ `, U3, CUDA 12.1' w( L* v$ i0 R+ t2 W# j
4, 在python 3 中安装
, U: r4 Z4 x# ?$ y% K* ?pip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117$ x' R# f( d3 P
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。# Z3 |0 J2 R( B, ?
5,pip install -U openai-whisper6 W+ s0 q, F4 n( N" `
这是向whisper 致敬,可以不装, J5 L/ f/ h D# B
6,pip install faster-whisper
( M( X8 } Y5 @( X4 W+ @6 D( t: g----------------------------------------
c9 e& u1 o$ P' T: S2 x4 b" nwhisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。
9 x5 f1 U. _( L: K' b. M/ n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 q( [, @4 S9 H" L& y& |
! I" B. [3 h& }----------------------------------------
7 N$ p5 x4 f, c5 `8 |; H/ g- X% ?7 m$ D; ~
from faster_whisper import WhisperModel
: z( e5 x2 M- s: S9 z9 V+ D/ P: l; |" k! P9 Q& f7 o4 ~4 o* O' C
model_size = "small"; u1 T) W4 n- j2 v$ I
1 A, C1 m5 p1 [: Lmodel = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")
O$ v& d* q6 i) b9 s& b7 }% P% H6 O$ r4 Y7 x, a; m
segments, info = model.transcribe(
3 h) b z* D% f9 ]9 @ sourceFileName, ' O- V6 n% T2 \) w2 N
beam_size=5,
& W$ a0 K2 T% N6 I language="en", ) R! |( v! Z. `4 C0 n
task="transcribe", 5 ~1 I! K* U9 C: y$ a* ^
word_timestamps=True,
- j4 m) K. C2 Y, a7 G' g$ t, @5 c! u initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
5 W! ~& ?# |9 ?
4 O2 |. h2 M4 Pfor segment in segments:# o$ E/ x& A% u& o, h
print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text)), S) L7 h. S, E: T
) N2 W7 a/ V$ x4 ]6 T1 X. S for word in segment.words:
9 d: c' L, ^3 }1 n2 ?7 n. K3 i
( ]$ Y, k. x0 V$ R* P' e; O----------------------------------------! E; `, j+ }" ~ t
0 \' k+ z% K7 v! i- p V: u8 W
代码说明:, |" ]- l# b# b: j# p
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。6 U5 R5 q' ^& N/ n$ G) O
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。
5 J" c5 ?7 i1 z" Z/ y# U& e w2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。
0 f0 `/ ?+ b* r6 I- e3,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。
7 i% l# x4 _+ y* X4,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 `. @3 }8 [$ g, R3 K/ V比如 "faster." 这个句号是和前一个单词 faster 放在同一个 word 里面的。
$ W0 U5 h0 E. a. c- b5 C. y5,model.transcribe 中参数说明:
1 A$ k, C2 e2 b9 ~* f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, q4 |; o) z* ?* M2 {0 C; J' T
其中% p1 w# ~+ h4 s j# x$ i! \) c& ?5 z
word_timestamps=True, * Q U7 u4 r+ ]& W, @; i* u: P
保证了你能拿到 word,否则是拿不到的3 c2 i" p9 G5 k8 J$ p# A: ^2 M
initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
4 V3 L# K2 j4 t, ~$ ]# f保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。
1 q; ^$ _4 W; v8 A9 S7 V/ o其他参数可参考源文件:
4 b7 b* A, `6 _, o8 A9 shttps://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py
$ O' `6 J$ V9 f: b1 N% ^152 def transcribe( k8 ^: p1 i9 \
从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。
* U% D/ C- E q0 {% z# \* k7 O, W+ q
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。
$ e, _/ u; {8 g4 D* `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。
$ _' J8 g- `- c3 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。
$ ~3 G/ y: `/ a! H5 k Y/ ^
; [" |) k s3 F& u% B. c
) r/ Z& z: i5 S9 S3 R+ x' O- Q9 R9 b9 Q* M/ n2 K- ]
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