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本帖最后由 nanimarcus 于 2023-6-4 02:24 编辑 # H, n1 v7 ^, _9 c" b) F9 V, H
5 {. V! X! w% f- |9 t+ Y: P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。
4 _" k7 Q+ |9 ?* W% A/ @1 ~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。- S% N2 b9 o, b8 W \
----------------------------------------
: I0 H: Q* b- a o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。
% j5 _* T' h; i: F2 g3 {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。) Z) ]! o2 V( c5 ?8 Q/ x
----------------------------------------% c/ b8 @' I0 l2 d" h. Y! x+ U
https://github.com/guillaumekln/faster-whisper
" \4 G2 t1 Y0 Z安装如下:
* d* d8 u1 L3 h0 o9 k7 ]$ q1, Windows 10
' D* k4 T. }6 _/ T$ a2, Python 3.10.119 ]3 y! f- r% G+ O4 ~3 Y
3, CUDA 12.1
5 V! y# k* U& ?$ T4 G% Q4, 在python 3 中安装9 f$ |( }( W7 y; W
pip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
* @2 k8 b" ?1 Q8 r- v6 I7 l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。
. k, k; J! D) Y; Y' f) |5,pip install -U openai-whisper
- f. z) O$ b5 F' ]' J/ v这是向whisper 致敬,可以不装
7 [5 B9 O7 L6 h2 k* W! c6,pip install faster-whisper
% L# M$ k. }; h2 l9 I4 [----------------------------------------+ x- j9 [: |# s
whisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。
3 W6 z- g( l4 M. j3 A5 {# y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:
/ J- O/ b* Y7 J0 i1 |2 e6 T" ?
7 X2 D8 |$ h8 Y( {& U" _----------------------------------------
( R; r* V! X0 o7 g# ^" [( W
( Y5 d& o! m" D4 Mfrom faster_whisper import WhisperModel; H! k* t; r9 C) w! s. I$ Y$ M
" O7 x) c$ ~7 L
model_size = "small"
0 K( x5 Y: @& }! S0 k- Z( |
8 N. u* ^# }8 \, D" ~+ fmodel = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")0 y; ?4 L6 x) y) p
# N# L! o P' J1 f5 U, R
segments, info = model.transcribe(: P/ H' U1 {0 R2 o$ u. s+ c
sourceFileName, / H0 ^7 I& k0 p( |7 V6 K: h
beam_size=5,
: K( C( |- f% o language="en", 5 ~# T& i2 k+ U9 f4 E6 @0 h
task="transcribe",
3 a2 y8 U! V& \2 l word_timestamps=True, ; W) B, m4 v- F
initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")6 E: y; ^( M' s& H P
; B- ^$ P3 B. P$ A4 R( Q1 a r |! xfor segment in segments:
6 A# S' m% ?% R" c6 e( k( x print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))
( ]4 w" C8 o2 a4 @* h c
( K( w& r7 j* n" i( s* | for word in segment.words:, x% g* f7 c3 |+ h+ z/ @: P
. a8 ^& @9 ^, Z+ x8 T$ U4 b
----------------------------------------. }$ k, B; s* @$ N& I2 ~8 u2 ~
, n- i1 i* I! v1 f& } @
代码说明:
1 |; j# T0 T$ n- c1,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。
* j6 |7 C/ [$ ?1 |9 [7 R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。
- C, i6 x2 [8 {. O5 o2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。. T4 s+ [, Q0 l! d% m6 V! ]. @
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。
( p! C% [- @& i4,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
6 L# m' X* n- 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。 c& O2 R7 G* e& y8 F& z
5,model.transcribe 中参数说明:6 E. U/ _, @1 M/ w) j6 g
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
6 ^ ^* o! g' d$ w" A其中
. s4 Z3 \5 o1 J word_timestamps=True, " S4 x) _/ M! d; |
保证了你能拿到 word,否则是拿不到的- X: |1 I) T2 |
initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")/ W+ [+ Q! F+ \+ z+ i5 l
保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。
) H. Z B R( g. ^! m$ P$ N其他参数可参考源文件:- }: K9 B4 z: c' [
https://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py
" L) g5 c0 t! `6 D# y% _$ A152 def transcribe(. @ @5 {9 U2 W+ N" J+ ]
从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。; r, ^* m/ L0 Z8 p6 N7 n9 K2 f
, Z8 I( H/ x o
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, T1 @- K- X0 a7 k5 n: }/ W
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。
( \# m6 W: F0 t; w( `- u8,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。
. t N( z$ u& L' H
% D/ J \0 b" Q5 w
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( P! r8 B t% g+ g5 J* }: o |
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