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标题: 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 [打印本页]

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作者: 东湖之滨    时间: 2025-1-9 06:46
标题: 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 Whisper  

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。
    1. # 根据你的操作系统选择相应的命令
    2. sudo apt-get install ffmpeg   # 对于Debian或Ubuntu
    3. sudo pacman -S ffmpeg         # 对于Arch Linux
    4. brew install ffmpeg           # 在MacOS上使用Homebrew
    5. choco install ffmpeg          # Windows上的Chocolatey包管理器
    6. scoop install ffmpeg          # Windows上的Scoop包管理器
    7. winget install ffmpeg         # Windows上的WinGet

    复制代码
  • 安装 Cython 以进步Python扩展模块的性能。
    1. pip install cython

    复制代码
  
  
• 克隆项目代码库：
  
  1. git clone https://github.com/MahmoudAshraf97/whisper-diarization.git
  2. cd whisper-diarization

  复制代码

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。
  1. pip install -r requirements.txt

  复制代码

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。
  1. python diarize.py -a your_audio_file.wav

  复制代码
  如果有足够VRAM，可实验并行处理模式以加快速率：
  1. python diarize_parallel.py -a your_audio_file.wav

  复制代码

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 Whisper  

项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper-diarization   

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