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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 2 @+ d, q& d- m9 v  r
: M% B( F( j" @" h+ N+ P4 Q" ~( t
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。
2 t/ G  x. C# D: |0 B; a$ I# `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。2 C- d' g2 k4 r) }4 G0 N* _
----------------------------------------; C2 H7 c# C) Y: ~% J$ b! x% 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。( G( ?% ]5 q, @0 l7 P! l) u
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。
! Y. U; D" M. k. c2 q----------------------------------------- L3 F: y* ~$ A/ _$ x' k
https://github.com/guillaumekln/faster-whisper6 i* z4 {; I. s' L7 T0 j
安装如下:
% _3 {! l/ x3 O# Z1, Windows 107 E7 i9 I5 T; [; s/ a/ Q9 W4 ?
2, Python 3.10.11
/ m+ `8 P  O$ }8 |5 C% i/ u1 q$ V3, CUDA 12.1- ?' O( X! R) Y
4, 在python 3 中安装, \8 |9 X+ p" r4 P) c2 Q$ Y0 Z
pip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
5 v' o. {& ^* [' a& Z! N$ J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。
1 s3 Y/ K1 q- |& u4 I9 I5,pip install -U openai-whisper
1 s  b9 o, j3 I7 Y; l2 H: Y: L7 a这是向whisper 致敬,可以不装
8 E3 q2 f2 |3 m! N6,pip install faster-whisper2 s& w, g7 c# |4 d
----------------------------------------1 M9 v, ~' |5 \) p! a
whisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。; Y+ ^* d. g1 r0 E4 I
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:
5 L, K# ^" I" ~$ b  d+ ^$ P) p9 J% I# ^
----------------------------------------
1 x* t3 o) F9 m/ r5 y8 D- y& C) \& v! K' }) ^- @  c
from faster_whisper import WhisperModel. `8 M) A# }, F6 F2 ?
2 m' K; W' O2 S" f) b
model_size = "small"8 a* V6 h; Y+ z: p

5 k8 Y* ^5 f& t/ Kmodel = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")0 `$ ?. X- G- F$ U! x: k

, K) e" q% B: Q/ i) |4 t* Bsegments, info = model.transcribe(0 |: q* @" r! r/ @; p% m
    sourceFileName,
- \7 {$ t. T9 v6 ]. q( y) p* W5 s; A; D7 j    beam_size=5, & x" k* W8 w8 C4 i; p9 A
    language="en",
3 m/ I; h' t' v    task="transcribe", 0 l2 k& m* @9 B+ M
    word_timestamps=True,
" G2 N1 f2 q! b  ^; \& @- U4 m( X    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")! E4 j/ H6 j9 {5 {0 E1 I8 W

9 q( i. {) u0 T$ h& w# j, @for segment in segments:
, `* z% W( b- {( |    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))
9 m! o) R2 N4 ?9 w5 |; I) P
( Y, `( F  S# |7 j  b$ {/ ]        for word in segment.words:
  _/ Q7 p3 S6 Q( a0 s4 W' i               
5 W; U; c" x# s+ H" N----------------------------------------
$ d! p- T8 h' p
' ?4 ]8 @8 F  x代码说明:- ?) p4 D) Y; l
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。! ]2 T: G- i  L
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。" ~0 j! D" W8 U* Z
2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。
; O* |1 w0 x' Q' H2 W# u% J2 h3,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。( u) C9 _2 t* l; v2 k) }# H
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: U7 s5 E: w% n$ X( ~8 E3 M
比如 "faster." 这个句号是和前一个单词 faster 放在同一个 word 里面的。0 v6 o( l: s( y$ G9 h) N8 R
5,model.transcribe 中参数说明:( }5 {/ U7 }& _! z& 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
7 Q8 b! h/ g+ s, _; q其中3 D- B, h8 S. `' C3 }9 ]
    word_timestamps=True, + w$ o/ R  ~0 Z: s9 Z* ~+ n
保证了你能拿到 word,否则是拿不到的
2 r% S! Z6 a) h& w/ q; G3 l    initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture."). q6 e+ q5 o% r
保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。
* v$ Q/ I2 @7 g4 Z2 B- K6 a7 D其他参数可参考源文件:7 f, n5 _" C4 j# e1 }. U
https://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py
) i" L# r4 A( Y  a  C) H) w$ E152 def transcribe(
7 q5 k" y+ D, W* m# n从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。6 [2 L* z6 E/ [$ P) V2 v6 Q, `, |
( y: d' j& |# G% n0 U
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 x2 s: f) ?* P$ |) W5 I  h
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。1 E* W9 f0 l1 J# ?( t7 X& M
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。
  D( v1 O6 M# i
/ l" C$ T; z: z3 a# t8 K2 M " p% ~0 A7 K' `" _
" e1 e8 n3 V$ c, K, M  {

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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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