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本帖最后由 nanimarcus 于 2023-6-4 02:24 编辑 # Q$ E7 T" L, x0 m- R
: k ~# `* p# X
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。- e4 S Q% Q' X% Q, W( a: Y
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。
9 _8 |# G1 m( v3 k----------------------------------------& n' F. {1 S( X, l 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。1 }+ N0 F+ @0 I: r5 V' }4 K
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。) _% \4 E. h" N* I( k0 C l
----------------------------------------
$ t. I) i v3 h9 O2 d; O/ G, G) Nhttps://github.com/guillaumekln/faster-whisper
4 T3 t( M3 h7 q. \. c安装如下:
" f( I! L6 y' p) a; t% A7 r' E1, Windows 10
$ c T7 k2 S [3 Z2, Python 3.10.11* _0 | v! {" D
3, CUDA 12.1! ^4 c0 g1 ^4 T" p& N
4, 在python 3 中安装
2 j2 x F0 Q6 @7 \pip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
3 X' Y4 ]( H: _, y9 i2 L9 m3 q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 Y" J- n% v. ]# Z1 }* Z7 i; Q
5,pip install -U openai-whisper/ s- C0 L' H+ B
这是向whisper 致敬,可以不装
2 ?/ _# E. G; k, r( e6,pip install faster-whisper8 {- |8 G* l' B
----------------------------------------
/ \; J* B Z. kwhisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。
( C$ X+ K/ e5 s1 N+ j% B5 b; _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:
1 S% ?# ]" ^8 j
' F2 ]% E: ?1 ?' O2 q/ t5 N+ n1 w----------------------------------------
, z( @/ H4 J; n9 ]5 ?1 ], _0 `* j) M9 m
from faster_whisper import WhisperModel5 D( m0 W9 E/ r+ w- E6 v
4 m; | V! O: g8 \$ M: Rmodel_size = "small"( x: P3 s* {7 W+ g* f4 [7 B# e
( F" H* J% p1 X7 u0 O* P% Jmodel = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")% T& R8 E) B ]6 Q
3 j3 O6 m/ V2 H
segments, info = model.transcribe(0 N# D I9 l3 z x
sourceFileName, 5 L( U9 K, b+ B' f C" a' D7 T
beam_size=5, : }. c: I/ G$ [2 K; L
language="en",
3 M/ ~2 c9 i' O# \! V: ~5 n task="transcribe", 2 l! P% G1 f/ k- D+ z
word_timestamps=True,
! q) x! V9 `, y initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")7 i4 V! j$ d$ T# A0 V& n
# a. s, `% ]6 N. T& h$ Ufor segment in segments:5 ]2 _4 e' i$ Z- |
print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))
3 Q4 k0 ?' T! [2 k1 f
; `/ H( r8 i' U. d+ P# `0 X1 |" Y0 i for word in segment.words:/ P0 u, j5 Q7 W. \% W
- A) i, `9 G3 s6 f----------------------------------------
5 x, u& o& a7 { a, { z: A* Y# l. |0 }6 u$ k
代码说明:
, y }8 R' p$ A( O1 ~& `- b1,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。3 t. E) T; J' Y
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。" B6 w% w! q5 j
2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。3 v7 @2 ]8 L2 z7 E
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。% w8 R. |, I( s1 m) ~7 N
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& H4 r2 Y( `6 Q5 E& C* l2 D
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" U; K3 [, X% ~4 i5,model.transcribe 中参数说明:
) u5 M& c& D* u( t& Z; r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% ~( ?+ L- U; P1 D, m, h+ E
其中 Y. [2 |) B9 l6 p) \3 g& P
word_timestamps=True,
7 R' x: Q6 Y: \, g0 ?7 r8 g! R保证了你能拿到 word,否则是拿不到的
" }: u" o; Q0 X3 k/ `; |6 Y+ e initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture."); f0 k/ r: S9 H6 j
保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。
+ V; x1 z/ ] U ^4 m. z其他参数可参考源文件: c1 z1 Z5 D; s7 e6 c! V4 V
https://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py
, ?: {- k: r! L" E152 def transcribe(! b, Y, i) {# X: }- f; |& _, p
从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。 S: ]: w! F2 Q( c$ d6 Y! N
" Y- i8 c9 h4 v7 f q
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。
# p' e8 i. b3 }6 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。
) L. ]4 x* f; g' i/ k8,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。. x3 o1 ~/ g/ i9 |" \8 {0 y4 c% [1 o
. E1 s: {+ F& h# q, B, `, W" m( P6 e * Q, c% B; `9 {- N
# d/ r0 w! U# P& D1 ]/ o |
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