WhisperS2T 开源项目教程
WhisperS2T 开源项目教程WhisperS2TAn Optimized Speech-to-Text Pipeline for the Whisper Model Supporting Multiple Inference Engine项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/WhisperS2T
1. 项目的目录布局及先容
WhisperS2T 项目的目录布局如下：
WhisperS2T/
├── Dockerfile
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── whisper_s2t/
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── config.yaml
│ ├── utils/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── audio_processing.py
│ │ ├── transcription.py
│ ├── models/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── whisper_model.py
│ │ ├── alignment.py
│ ├── benchmarks/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── benchmark.py
│ ├── tests/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── test_main.py
│ │ ├── test_utils.py
│ │ ├── test_models.py
目录布局先容
[*]Dockerfile: 用于构建 Docker 容器的配置文件。
[*]README.md: 项目阐明文档。
[*]requirements.txt: 项目依靠的 Python 包列表。
[*]setup.py: 项目安装脚本。
[*]whisper_s2t/: 项目主目录。
[*]__init__.py: 初始化文件。
[*]main.py: 项目启动文件。
[*]config.yaml: 项目配置文件。
[*]utils/: 工具函数目录。
[*]audio_processing.py: 音频处理相关函数。
[*]transcription.py: 转录相关函数。
[*]models/: 模型相关目录。
[*]whisper_model.py: Whisper 模型定义。
[*]alignment.py: 对齐相关函数。
[*]benchmarks/: 性能测试目录。
[*]benchmark.py: 性能测试脚本。
[*]tests/: 测试目录。
[*]test_main.py: 主程序测试脚本。
[*]test_utils.py: 工具函数测试脚本。
[*]test_models.py: 模型测试脚本。
2. 项目的启动文件先容
项目的启动文件是 whisper_s2t/main.py。该文件包含了项目的主要逻辑和启动代码。以下是 main.py 的主要内容：
import argparse
from whisper_s2t import WhisperS2T
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description="WhisperS2T Speech-to-Text Pipeline")
parser.add_argument("--config", type=str, default="config.yaml", help="Path to configuration file")
parser.add_argument("--input", type=str, required=True, help="Path to input audio file")
parser.add_argument("--output", type=str, required=True, help="Path to output transcription file")
args = parser.parse_args()
whisper_s2t = WhisperS2T(args.config)
whisper_s2t.transcribe(args.input, args.output)
if __name__ == "__main__":
main()
启动文件先容
[*]main.py: 主程序入口，解析命令行参数并调用 WhisperS2T 类举行转录。
[*]WhisperS2T 类: 包含转录的主要逻辑，读取配置文件并实行转录操作。
3. 项目的配置文件先容
项目的配置文件是 whisper_s2t/config.yaml。该文件包含了项目的各种配置选项，如模型路径、后端选择、性能参数等。以下是 config.yaml 的一个示例：
model:
backend: "OpenAI"
path: "models/whisper-large-v2"
performance:
batch_size: 32
max_duration: 30
output:
format: "srt"
配置文件先容
[*]model: 模型相关配置。
[*]backend: 后端选择，如 "OpenAI"、"HuggingFace"
WhisperS2TAn Optimized Speech-to-Text Pipeline for the Whisper Model Supporting Multiple Inference Engine项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/WhisperS2T
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