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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 * \0 I" S$ k: j+ F, c" h5 V
3 M; i5 \/ G) q8 q
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。) k" P, ]: M( Y+ w# }( {
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。% r( I; J2 p- z' p
----------------------------------------" v, S# R; D9 R
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。9 A) S7 N! n( d% B/ 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。6 G9 @. v- h# `7 B- @
----------------------------------------
9 }  y( P$ U3 ?https://github.com/guillaumekln/faster-whisper# e. g! d5 x- }# T* V( E: W# K% a/ I7 [6 Z
安装如下:
) p: _( o( i; R/ @: J, t1, Windows 10* \( k0 g1 H' i3 o$ L* k9 ~8 a
2, Python 3.10.11
* `( \. g9 ^/ V; [6 G" j9 H3, CUDA 12.1
" x) P0 J+ f  A5 [9 t7 ?4, 在python 3 中安装
. Q6 i& Y$ `  R$ ppip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
. N8 o  \  v/ `9 o1 ?( A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。5 l$ E# h/ a  d" f. s5 v
5,pip install -U openai-whisper
2 j+ l. K6 M& z8 ~/ l9 z这是向whisper 致敬,可以不装* D8 Z! `& X4 t8 l
6,pip install faster-whisper
, T( b: J, N  Y' M----------------------------------------
( w. {9 D- L( X) @# p& P3 Zwhisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。
( d( U9 \0 G8 X0 K) I8 f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:
8 f/ c$ ^7 l) z& X2 x, ?  y
: g1 ^( z. V; T7 Z" e1 C----------------------------------------/ V( m, M9 i5 B( N( v) R) }- P

2 M; @8 V* |) a) qfrom faster_whisper import WhisperModel+ f# X8 @6 E8 C* B

* U! T9 D  F  q' umodel_size = "small"; P: |7 O; T' F" ]' I5 M' ^

* n, T$ Q7 F0 @9 B4 omodel = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")
, d+ H( J& J2 [, G" ^' E, G  E, O0 d3 H8 ?$ T  q; d
segments, info = model.transcribe(
4 a" Z# n3 v( G, N) J7 a    sourceFileName, * O: o, D0 g. O# \0 X3 @: d2 L* {
    beam_size=5,
2 {! @; f+ L4 U! g0 d* [    language="en", , K* D' Z- \# W6 G
    task="transcribe", 7 ~' x/ e* L% Q% b
    word_timestamps=True,   K' k' @) ?" K8 M) }8 D* p* w. N
    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
" H6 s' V" K' h) |6 u: N$ E& _
  @6 W& p3 }+ D# O; gfor segment in segments:3 Y4 `) J  l$ U
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))" W5 X: H' w' y+ k/ D

$ g2 R  g. E& @5 K7 }  A8 t% K3 Y        for word in segment.words:& |6 d/ S6 @4 i$ u6 D
                $ X* f2 k7 q" n" T
----------------------------------------: h9 \2 l7 O+ @2 A4 c- E

" I1 h$ U0 S1 n代码说明:
. l1 k7 q8 c/ p% u: J1,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。) T9 K; G9 o( f& J- l0 u2 N( e5 o
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。
8 f6 P' ~/ t' M2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。
- {! y7 Z# C3 A) M3 w# e. q3,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。" [+ {. d2 H0 B. K+ _
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# A% p; |" d6 l* 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。
. o  U9 M! N. V9 k5,model.transcribe 中参数说明:
9 \, o4 A! y  {3 K" W4 i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) h. B& ~5 E6 ^" I
其中! N+ d  h) g: J5 B8 Z! D
    word_timestamps=True,
  h  X' F& L- k保证了你能拿到 word,否则是拿不到的
* Z3 C7 Q4 t( M/ u' p6 {1 v0 X    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
" H1 n0 d; D* K保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。
9 I1 y2 J! v9 E, L0 J5 M8 O其他参数可参考源文件:! `9 L8 o: \, b7 g' O) P
https://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py- l. {% k: M3 z5 i) D' c1 {
152 def transcribe(
. b8 p' E& H6 b0 |0 G* h从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。- N3 Y, x4 t9 l  n4 m
5 o+ `: }# E' Z( W' y
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。7 _7 q4 S0 }' w  X) z: V
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。, x" C4 r* S) P) y% @- G5 D; Y( F
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。
# ?  \8 a! N, l& r# Z  x+ X# y: W1 Y4 J- b0 f( \- j
# m" X" P$ I4 R6 F
4 n* D/ z8 h. ]

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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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