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本帖最后由 nanimarcus 于 2023-6-4 02:24 编辑
' r4 x8 f" k A+ I- z% B
- l2 i" A# t& A+ o. F/ {+ u9 g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。
& }4 m' l) A( G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 S, j" Q/ ~1 i----------------------------------------% ]2 O8 x+ _" E0 D3 D7 a+ 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。$ i% ]* ~- w. V, K5 r6 x
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。2 w( G, J9 F8 w
----------------------------------------' a/ b- ]+ u0 t: K6 ^2 p
https://github.com/guillaumekln/faster-whisper
' q8 V3 x7 y# h/ e. `/ a# ?安装如下:6 J1 @0 E/ m- H% j% X8 Q
1, Windows 10
p* W, F5 h u6 d0 S2, Python 3.10.11
r6 x1 u; F. V" E3, CUDA 12.1
8 B- [5 c- `$ c9 p4, 在python 3 中安装
7 [6 E) u* f0 @ L4 bpip install setuptools-rust torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117' m c2 h& y. x5 E- H1 {( m" G9 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。& d2 ~. k# b" _* t( M( T
5,pip install -U openai-whisper" z6 f" ?% r0 W- T" A
这是向whisper 致敬,可以不装$ y. {+ K$ |' i
6,pip install faster-whisper8 s0 j# K- F# [ m- {" ~
----------------------------------------
, F" k& `, @7 L# ?/ kwhisper 我用的命令行,faster-whisper 我用的是python。
/ d9 \ A3 ^* K1 J2 [3 \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:" F$ x b) E4 e& g% \, V
8 y7 l, q3 ~# A+ n. a. ~----------------------------------------! J$ j6 y6 U: w1 m$ {) V& I
& B r& ]2 O3 }7 Vfrom faster_whisper import WhisperModel/ _0 i4 f Z; J+ P: q9 L5 F
+ o; _1 |* m7 }. C
model_size = "small"
5 c9 _( v; q$ A0 U! l
X0 u; [- A; f) c6 C6 pmodel = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8")& w0 i( i0 J2 `5 \4 _
$ a# R, Z9 Y0 K$ K% l5 `) Ksegments, info = model.transcribe(
) @$ P' d0 s# `6 g2 W& W3 Q% x sourceFileName, 7 s2 ?4 X0 A5 z$ `
beam_size=5, 0 d& Z8 j3 w; x0 V5 F, d: B
language="en",
- Q, ?5 f$ D( s task="transcribe", , C* ]# Q6 P4 {' ]7 Q
word_timestamps=True,
& f2 g9 D8 o! | initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
% K, j9 |+ b Z |$ k& R2 q
2 _' C% P+ ]9 b, C, Sfor segment in segments:
) @! _+ D/ V7 _) z4 ?2 ^ print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))
3 C! S; }/ {! }! w; S
+ a" v' F6 F/ A% }, i for word in segment.words:
H% _: F0 ?1 g$ M0 O 5 @9 `2 k: f( y3 Q# _
----------------------------------------! ~, m/ l/ h* L# s9 ?/ `
2 q8 S$ |6 P2 p6 q! U4 h$ T2 O代码说明:2 Z8 r' f/ J' }8 L5 N* l$ D- f% 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。, ]$ ~0 ?* l$ C
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。
+ R1 b2 Q) T1 [& C2,segment 本身是很粗糙的,做字幕勉强能用。
$ F6 q+ |( N2 `8 W: d# a3,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。
- I- U2 I$ z* t w( J# P2 ?% v4,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
( n2 U& W" k5 u& Z, A4 {. X比如 "faster." 这个句号是和前一个单词 faster 放在同一个 word 里面的。* H8 x8 r# p R t5 X
5,model.transcribe 中参数说明:
1 M7 p( ?7 h) A+ e% z" W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! K8 h6 j/ e5 E+ N: d3 s( v: f
其中
* a) o1 ^& S' o9 a$ x% Q word_timestamps=True, 5 i& C- I/ B Z8 U
保证了你能拿到 word,否则是拿不到的: U: n! f! I' N) ?
initial_prompt = "Hello, welcome to my lecture.")
O: `% p" A9 |0 ^& w保证能尽可能准确的断句 punctuation,但是不是决定性的。
+ _# i+ L6 H2 ?+ Y! W其他参数可参考源文件:
: y# T9 t8 i" Nhttps://github.com/guillaumekln/ ... isper/transcribe.py5 }3 E4 Q8 }4 f6 [ S, ?0 Y
152 def transcribe(
0 y" n8 z" l9 U: o从源文件你可以看到是支持中文的句号断句的。
' a, T# O+ o3 J3 s7 m
% H# K- F( T) R+ E+ E6,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。
1 p/ H; @# N7 O5 Q7,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。
/ r& ]: ]7 ?: c2 _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 I/ z G! B, e( o0 o! d- P
' w0 C$ C6 i3 N8 n % z3 U3 E1 w3 v& B$ G( f; X' {
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