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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 : [; G- L) x/ u/ P8 a/ ?+ K

* T0 Q+ H/ k3 a9 A6 e/ A) E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。
* M+ |& a3 v4 n5 ]6 B  J3 B, t4 X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 s- a9 L) {, n) o" v
----------------------------------------
" E$ v/ Q1 P: s8 F# ~6 D6 r& p) o1 b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。/ G4 k: s* ~' D, I* l2 g7 X
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。5 c! |% ]/ b6 n9 @9 _
----------------------------------------
2 T0 L' E4 W( m8 l! u6 Bhttps://github.com/guillaumekln/faster-whisper- b' Q, @, b" `4 y/ k
安装如下:
" \: d( H' s, x& L1, Windows 10
& w# W8 d9 k- E' h0 a" Q, L2, Python 3.10.11
+ {% I; b) j0 n  ?3, CUDA 12.1! C6 m/ y5 ~5 G5 h/ u
4, 在python 3 中安装% Q+ G' b/ D+ E& u5 H: v
pip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117; a; {! X% D, }0 y# g. [9 m. t6 S
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。
6 ?+ d2 P# R. U0 ?* q1 Y  G  w5,pip install -U openai-whisper
2 T3 b# l+ n& V  i* b3 }3 d这是向whisper 致敬,可以不装4 H; i9 J, w6 i) E8 S8 s) K" a$ p. o
6,pip install faster-whisper% B% f2 B) V! W" B( a
----------------------------------------
: s& @% }$ v( Y( Q& ewhisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。1 {' N& E+ b3 P! r  f4 O
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:
7 Y( z7 C) @% T3 f# ?! W. t- ]- j1 u4 O" T; Q
----------------------------------------
5 H1 W1 _- I; j. ~9 L3 L; e7 d6 y' d, y; @# C7 c* i
from faster_whisper import WhisperModel
7 \3 U, u0 @8 a9 l$ X( J! v$ T, N. S4 S1 O. |4 F
model_size = "small"9 p8 a4 B: D' E/ Z4 q$ y9 B

2 l  U% l  [& E2 L( E6 c  xmodel = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")
0 S$ }; i4 y$ |# ~# ?
6 N# |, L8 u, z5 U" jsegments, info = model.transcribe(6 i) S- g- ^( L$ r8 T' v7 a2 \
    sourceFileName, # M2 z$ l' Y& E  ~3 z3 g% @2 b
    beam_size=5, , w6 m7 S) K7 R4 V
    language="en",
3 c* t" L3 m9 E" v" R0 H1 I2 N    task="transcribe", , c. g9 T2 k- m! C* }6 W, I
    word_timestamps=True, ( O' c. l1 M1 T
    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
9 Y& V$ O8 O4 ?" a/ t+ n. g) ]
6 |! A8 j+ e4 v( i4 g$ O. a+ Wfor segment in segments:
6 k: c# o; h6 b0 L' O    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))/ E) H7 v; b% E5 e. @( ~

. z/ }: {; o4 H: E, R        for word in segment.words:
! D# T' z8 y  P+ v0 n               
4 J7 L6 o/ h: @; j4 q3 y: W----------------------------------------, Y) y& ?9 U) v) g9 a
6 F; P% U% {# `: \; ^
代码说明:- n  @; q, Y5 u) w+ ]  I+ v
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。0 E3 b8 K6 O1 v* i! A1 `
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。
& ?$ \, Y$ |4 j" k0 j3 t8 B2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。9 @# i$ ?% f% p3 R/ M# T7 `
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。% W- n0 ]  }8 O; L* l5 M' x3 r% U
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
, v7 Y1 h9 c  W) |9 I" F! p' E- f比如 "faster." 这个句号是和前一个单词 faster 放在同一个 word 里面的。
5 I+ p: }: @  F0 l5,model.transcribe 中参数说明:! \3 f- O$ e* t: v  o
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
3 `: _# I) L! s4 L6 B  F其中$ k& {/ [! A' ^8 g9 }. \
    word_timestamps=True, + R. d( k7 Y( {. r5 M4 r
保证了你能拿到 word,否则是拿不到的5 N, ]6 x0 s+ Q& L8 u, w
    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")5 }) R6 ?4 Q# p3 V
保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。3 N) }- M4 r4 l! [: w7 [% s
其他参数可参考源文件:, ?1 K  `; ]& ^+ \, I
https://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py) b' P, R0 h  V3 H$ A% `
152 def transcribe(
) F3 I8 S6 k: M9 H& h3 M% ]& B* [* f从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。2 ^, w1 M0 U+ S4 _6 _

& A& o5 O( O4 A  S0 F6,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。
# b3 B: b$ v3 d. q9 V! }3 f7,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。# a6 f0 O# T, r4 R0 \2 _
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。
* A# Y) q5 K# s6 B& t0 H) ?- Z$ d' i! [1 y! h3 X$ V, k5 \3 b+ w

) m2 U; _3 {" H6 T5 {: l6 Y$ q) I, I

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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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