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本帖最后由 nanimarcus 于 2023-6-4 02:24 编辑
& C9 B& Y2 F8 g
/ l1 V' `7 |2 p( a& c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。
& F8 e/ W5 f9 i1 L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。
* P- E% b4 a6 t" c: M1 F8 n----------------------------------------( A) a* q! c5 U
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。& {. ?3 q% t3 ?( n+ l! i4 R
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。
! d4 l7 j- f$ ^' T" Q* Z----------------------------------------; O# e* {9 I4 D* m
https://github.com/guillaumekln/faster-whisper
# T5 U$ g( K3 s! F0 A( ~1 n安装如下:; ^! d, b5 j5 {! r- l1 L
1, Windows 102 i. F3 Q# r2 T) F3 U7 @
2, Python 3.10.11" t- W e/ }3 l, ~4 c$ F
3, CUDA 12.1! u2 J: n& }5 R# G. N* ^) J7 @
4, 在python 3 中安装" Q) @2 f) O2 b" u. _: u) S0 c
pip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu1171 y, T) p/ g% }' e
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。# b, j J/ `8 |: `% C0 O/ Z
5,pip install -U openai-whisper( E- V, ?1 q; f! s+ Y' y) K
这是向whisper 致敬,可以不装2 S+ B$ n2 Q# S, h& o
6,pip install faster-whisper/ }+ E4 `& I* b' w7 X! _
----------------------------------------+ P" g( v) _0 Z2 z
whisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。2 N9 [, 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:
( |( m0 I- p0 F6 V! g8 U- s% U4 g+ u5 _% E/ N( w' R
----------------------------------------
( M y. I& C4 F: K: C5 U; ~5 c* G3 d: n
from faster_whisper import WhisperModel
# O6 T" x* w$ q* y
+ ^- Q8 ?, q G1 @/ jmodel_size = "small"
6 D& I# Z. h( H
+ l/ b' ?, \; S; S+ X+ r& U& Z, pmodel = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")& W1 r- |4 M$ A" b& ~
3 v# U' C Z- C+ U5 T( u& nsegments, info = model.transcribe(- J% C. a N! _1 h7 s
sourceFileName, 8 B$ b j$ `2 M; a
beam_size=5, . h; w% H" `( Z- F a
language="en",
' o5 v; W$ G! G8 n& J task="transcribe", : o% P; v4 s/ _1 D! n5 E8 _
word_timestamps=True,
! Z$ @0 M9 X, ~+ A+ n2 f5 L initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture."): {5 {! t: i0 \5 k$ T' U
; r2 W+ d1 i: {, [2 E
for segment in segments:* J9 ?0 ]2 i/ I7 t+ u
print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))+ ^3 k, \& d( T f3 ?
1 I& Y) v( W; z for word in segment.words:$ m% b. E( W5 v9 u( [) L
3 i7 X$ K% O! t( F----------------------------------------
8 T4 w) K# f; e- R* b' q7 l% y) U( q/ w
代码说明:, w [% r( K( }4 F- z) m1 w
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。
7 [( T& S3 v. L: Y( b/ D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。: |# B( ?! @. o+ s
2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。" o7 t% ]- S; z( E, e: i1 j( F/ B# ~/ W
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。
+ r( x5 I# Z# L- Q4,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0 U- @3 o- d: r8 U
比如 "faster." 这个句号是和前一个单词 faster 放在同一个 word 里面的。) r) W! z5 r2 R
5,model.transcribe 中参数说明:
9 {+ I( L* V Q: [) 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' P0 {. F# ^' `5 [, R6 a
其中9 O% e7 ^. P! r, o& o" x8 O& x! ^8 K
word_timestamps=True, ' U6 @4 c3 \7 B7 e9 C
保证了你能拿到 word,否则是拿不到的
( s& l) ?( L' Z" B7 ?! [5 t8 k+ I initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
0 w1 Z8 B1 e, _& W保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。. o! w8 v2 F- S9 i. r, _. O$ r. v
其他参数可参考源文件:
' V8 O% Q6 a" S8 c8 Z# uhttps://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py" P Y/ j- d/ O# G8 t) p7 [
152 def transcribe(
) y* l5 L- P7 x% I' t# ~/ ?$ H. S从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。- |8 {* E) V5 b
4 v% W/ H3 I, ` ` Z/ x0 i6,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。 v, z5 P- @; M+ y
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。
: \# N$ E/ a, C; S8,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。* e3 ^: [0 t/ l4 P( e" c
+ x7 g ^! D7 |( |4 k
5 m- r' \- ~0 [% W( M! A8 o
( J, t5 _ B4 K& g5 E) H |
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