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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
8 i0 K4 w: }! t! O: V7 {/ C( r+ w4 S% 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。
5 t1 F2 [! m: g& m% }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。* H$ S: U& T% M7 r2 O# |- ^3 x: X! W1 V
----------------------------------------
$ M; T  \1 e- r& e7 g/ t6 a  ^! }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。& s. W6 V% t# ]
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。1 m- D% z" k- f, Z" w* D
----------------------------------------
8 t0 ~" A# v' q+ whttps://github.com/guillaumekln/faster-whisper
, ~, Q5 R9 J/ U  j8 e& _4 K8 o9 V安装如下:$ Q9 j' b0 Y* W
1, Windows 109 @9 i3 W2 T- D1 n; f
2, Python 3.10.11- X3 ?  M) ?% P6 V* A8 i
3, CUDA 12.1
! V, V; f% n. m) f" w4, 在python 3 中安装/ O& D4 ~) Z% m, ^* H- c: _
pip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
9 B* |8 x; c% E: s* M7 |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。
0 W. A7 \  O1 z( X5,pip install -U openai-whisper
8 W+ I; C. x  ]; @- `. H这是向whisper 致敬,可以不装
# _' K' ~! C, Y6,pip install faster-whisper
7 A+ h, R7 y1 W5 U----------------------------------------
+ w+ b7 a8 Q$ l0 E* Zwhisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。7 Q. p! o; [+ d# r1 b# 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:) |2 L" ^  u) p) X( l4 ^

0 d" C  ?* I& s9 x5 H# K----------------------------------------3 R$ [+ u3 m; I6 Z- M. T! V5 y! E
2 O) a$ V( _- y
from faster_whisper import WhisperModel; q' \& s  j6 }6 O+ f

/ l: `1 _8 D8 L! f, D9 k6 z, Bmodel_size = "small"
( c; I) T3 t0 Z; W* H* P( Y& S/ R. c% `
model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")
  j4 j7 K; L( V' c
6 p& e3 F' D- h$ D5 Ysegments, info = model.transcribe(5 {% a5 C" J, f# \# G; f" _' [
    sourceFileName,
- D9 n  z1 j' q  X2 R, d% S' Q    beam_size=5, . {/ _3 ^: Q1 Q" \
    language="en",
! L3 |5 P* ~( |$ d    task="transcribe", ' [0 {: z! e3 g: R
    word_timestamps=True,
; s( c1 d( C$ {% O- w, ?    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")( n5 q/ _+ D% R% x9 E. X

9 X  W8 p4 Y" E5 j* @for segment in segments:
# n& ^. ~, p4 ^* a% m    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))
+ {0 i7 t# h8 ]- x0 l" ^: `  Q: ]
9 j. X# e, ]  V0 u- u% V4 k        for word in segment.words:/ M. D3 \3 w: Z# @
                % B! s# p5 C4 t! j8 l6 X
----------------------------------------
2 I( J5 |) I9 G' {+ H& x
# `2 t; w0 X( v3 d2 Y0 j, W代码说明:
" d4 ~+ e. X5 V7 l% Q% u. R1,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。. V3 G" j& [, T* H$ W3 U  a
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。$ L; r  V0 b, O0 d$ c
2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。1 n" j" \$ D  p: K
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。$ N" f  b* r8 J9 ?9 A  [
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
1 q/ X2 W* M7 y1 m7 `$ g  Y) W- {7 _比如 "faster." 这个句号是和前一个单词 faster 放在同一个 word 里面的。
! W3 q& Z3 \* z5,model.transcribe 中参数说明:
# j1 V8 h2 T+ H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+ Y/ h+ j' L! V
其中7 r1 r+ R; ]. F6 w/ ~2 N  R) J
    word_timestamps=True, ! ~, X2 j2 a* S% p5 _
保证了你能拿到 word,否则是拿不到的
& z- B! }1 p# ^3 W4 x    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")$ F! ~" S, b: m0 e* ]; [4 G, y( D
保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。
5 M! w2 |% C5 E, z3 R其他参数可参考源文件:
! a5 U3 |7 @! [) A& r' N: k# B; Khttps://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py: `5 E' B1 {1 a0 R" [# Z6 R1 B9 ^
152 def transcribe(
( z4 I/ j1 h& i- ~- B从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。
* w; ~0 B+ N- ?  y- T# f/ h  z
7 X% |: I1 A. J6,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。
& b6 J5 i- l' J6 G" j7,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) h  J" N4 {" l4 d
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。' U9 J5 ]9 F/ J: C

$ O1 L/ }5 k$ G# j5 V+ `
$ a% i$ Y% M* e* k6 K# r6 a; D# x$ c5 `2 l1 l1 M6 u& |

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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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