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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
 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 9 O: M/ Q2 y, [8 T8 w% W# N
' h5 X0 l2 `7 l$ W/ H
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 I* E8 t: D9 W/ A' H' B( p& \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。
& y" ^* H7 c) b7 V----------------------------------------' x+ G: z! I4 F! X3 \
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。. x( ~! ]5 E% X* g" Z" h3 ^
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。
+ b7 r. K5 G  a7 {9 s2 F; C----------------------------------------
4 L4 F4 X- O6 j- `: @2 @& z& chttps://github.com/guillaumekln/faster-whisper
9 N4 x5 }/ J5 I0 @( M9 H2 K安装如下:+ t! a7 Y& l' b) i+ j
1, Windows 100 D3 M0 V: ^- f1 T
2, Python 3.10.11/ i6 {9 u# R' c- _4 q
3, CUDA 12.15 O" i4 G( A8 ]( f5 L' i2 T
4, 在python 3 中安装
* e- T0 v# i+ E6 `9 f' Tpip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
$ t# @1 B( v' O: 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。# {* E" H: d- t$ y" L
5,pip install -U openai-whisper
9 A+ w4 C; N* O1 R3 F这是向whisper 致敬,可以不装2 ~  G" o4 \# w8 i4 b# m: e
6,pip install faster-whisper! u/ E6 \3 E1 k* T0 x7 }
----------------------------------------% J6 i  R: g5 H  E, |
whisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。6 ]' p% Q9 i0 l& I" @" a
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:+ c. @" C; C8 E6 x4 f2 g
- p; @3 ?/ U$ w2 u5 E: K
----------------------------------------
+ c$ Y- |9 ]9 y5 z$ y& `% N
" l, ^3 ^; ]4 w+ u: C/ Kfrom faster_whisper import WhisperModel+ A! ]2 h, x7 a/ K& ?
% D# D. V1 G; W
model_size = "small"+ L+ H1 `/ t( I' f
4 H9 Z1 a# g# h6 k% c. {3 x8 m
model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")
4 N' M/ H0 a- ]  e" }4 j* g) O& u8 ^; T4 |" J
segments, info = model.transcribe(2 _) O6 }1 g0 C2 {
    sourceFileName,
5 ~/ r  f2 d, _    beam_size=5, 1 O  W  k$ t7 c, `
    language="en",
2 A. r* Y. m, O+ l: i    task="transcribe", ! _  {0 b0 I* q4 U8 R
    word_timestamps=True, : n% D( P6 z8 R
    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
& p0 x& B7 e* C+ K4 Q
& ^' D2 L+ ~3 _: O1 i4 j+ Bfor segment in segments:! ^9 E( y8 S- H" ?8 N7 \
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))
2 t/ R5 B% z) Z/ |# c
! J! R- f2 m% h0 z. X& @; V        for word in segment.words:
' I2 T  \, p9 y" u( d                1 B( h! V- X: E9 P6 ^7 U3 j' b
----------------------------------------
# }3 \) I" X4 ]2 F6 Z& U/ ?; l0 e% f$ m/ |- j. V
代码说明:
7 `/ O$ W+ G; }% `& B: G. l, s+ V, 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。
! ~/ [5 r6 P; x1 y7 H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。( u' G9 i& N8 E2 t3 `0 N
2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。. l' V, I4 V! H9 ?: d
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。
# ~% \8 @8 G7 P8 Y' }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
+ B& k3 c/ t6 ?+ p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/ \' _; i" I8 L0 a" M8 _* R9 v( f
5,model.transcribe 中参数说明:
# Q& F, V$ x! {" R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$ S* E# `2 p5 V* e; g
其中0 M' n/ u) g" |. h, Z
    word_timestamps=True, " q- D$ c  @9 ]/ h6 N$ q* X( z* u; p
保证了你能拿到 word,否则是拿不到的
; e1 l* `  z9 a) I    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")" H, Y* R# u+ G7 x0 [  y% C0 |
保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。0 T0 \7 r7 O, W0 V6 E& p
其他参数可参考源文件:3 `. f* k  G7 {( C" ]3 v) X" k
https://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py0 D. n6 K. z  ^; H1 J
152 def transcribe(
5 r+ R5 k* e) ?& K" d从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。5 ^, N3 k% x: N8 N# \3 d5 V$ t5 h
5 t0 y# F/ e( K
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。
, J& A/ z" R$ W9 K. B4 C. @7 D7,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。
3 u; n5 Q' n4 K1 C: F) O9 W8,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 j- ]  W% `1 G( d" f
/ ]. K! C" S7 x/ r9 F' F1 X* @9 |; [% Y   I" R& a2 Y( d: e
% u6 |: q8 K, T$ d9 W/ x$ C

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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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