开源项目实战：Whisper 环境下的语音识别与说话人分离完全指南
开源项目实战：Whisper 环境下的语音识别与说话人分离完全指南whisper-diarization Automatic Speech Recognition with Speaker Diarization based on OpenAI Whisperhttps://cdn-static.gitcode.com/Group427321440.svg 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper-diarization
项目基础先容
本项目名为 whisper-diarization，由开发者 MahmoudAshraf97 维护，它基于 OpenAI 的著名模型 Whisper 实现自动语音识别（ASR）与说话人辨识功能。通过结合 Whisper 的强大文本转录本领，辅以 Voice Activity Detection (VAD) 和 Speaker Embedding 技术，本项目能够精确地为音频中的每一句话分配说话者标签。项目支持广泛的用途，尤其恰当必要区分差异发言者的场景。
主要编程语言
[*]Python：作为焦点开发语言，用于实现整个工作流程。
[*]Jupyter Notebook：提供了示例脚本，方便交互式运行和测试。
关键技术和框架
[*]OpenAI Whisper: 强大的跨语言语音识别模型。
[*]MarbleNet: 用于语音运动检测(VAD)，帮助过滤掉静音片段。
[*]TitaNet: 提取说话人嵌入，用于识别差异说话人的声音特征。
[*]WhisperX: 帮助校正和对齐Whisper天生的时间戳，淘汰时间偏移导致的错误。
[*]NVIDIA NeMo: 包含了处理天然语言处理任务的多个模块，尤其是对于speaker diarization而言非常关键。
安装与设置步骤
预备工作
[*] 安装必要的依赖工具：
[*]首先确保体系中已安装 FFMPEG 用于音频处理。 # 根据你的操作系统选择相应的命令
sudo apt-get install ffmpeg # 对于Debian或Ubuntu
sudo pacman -S ffmpeg # 对于Arch Linux
brew install ffmpeg # 在MacOS上使用Homebrew
choco install ffmpeg # Windows上的Chocolatey包管理器
scoop install ffmpeg # Windows上的Scoop包管理器
winget install ffmpeg # Windows上的WinGet
[*]安装 Cython 以进步Python扩展模块的性能。 pip install cython
[*] 克隆项目代码库：
git clone https://github.com/MahmoudAshraf97/whisper-diarization.git
cd whisper-diarization
安装项目依赖
[*]安装Python依赖： 在项目根目录下，运行以下下令安装全部必要的Python包。 pip install -r requirements.txt
设置环境
[*] 环境检查： 确保你的环境中已精确设置CUDA和cuDNN（如果装备支持GPU加快），对于CPU环境，默认设置通常足够。
[*] 设置模型选项： 在开始使用前，根据需求设置 diarize.py 中的参数，如 Whisper 模型巨细、使用的语言等。默认设置可能适用于大部分情况，但高级用户可以修改这些设置来优化性能或资源使用。
使用项目
[*]根本使用下令： 最简单的使用方式是直接调用脚原来处理音频文件。 python diarize.py -a your_audio_file.wav
如果有足够VRAM，可实验并行处理模式以加快速率： python diarize_parallel.py -a your_audio_file.wav
注意事项
[*]保证音频文件路径精确无误。
[*]项目在高内存和GPU环境下体现更佳，特别是当使用并行处理时。
[*]对于特定语言和复杂场景，可能必要调解参数以获得最佳结果。
至此，您已乐成安装并初步设置好 whisper-diarization 项目，可以开始探索其强大的语音识别与说话人辨识功能。记得在实践中根据具体需求调解和优化设置，以达到理想效果。祝您编码舒畅！
whisper-diarization Automatic Speech Recognition with Speaker Diarization based on OpenAI Whisperhttps://cdn-static.gitcode.com/Group427321440.svg 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper-diarization
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