IT评测·应用市场-qidao123.com

标题: ASR强力模型「Whisper」：解密Whisper：AI驱动的语音识别新时代 - [打印本页]

作者: 金歌 时间: 2025-3-22 14:22
标题: ASR强力模型「Whisper」：解密Whisper：AI驱动的语音识别新时代 -
解密Whisper：AI驱动的语音识别新时代

原创 AI小信别慌G个PT 2024年10月18日 17:54 北京
❝ 前两天禀享了两个TTS模型，本日分享个ASR强力模型「Whisper」。Whisper是OpenAI开发的一个「ASR」(AutomatedSpeechRecognition,主动语音识别)开源模型，用于将语音转录成文本。它是一个强盛的模型，能够处理多种语言的语音输入，支持实时转录、语音翻译等功能，并且在差别的音频质量和语境下都有精良的表现。
❞ Whisper 功能点

「多语言支持」：能够处理多种语言的输入，并且可以举行多语言之间的翻译。
「强盛的抗噪能力」：对嘈杂环境中的语音有很好的转录效果。
「端到端的模型架构」：Whisper 利用 Transformer 模型，输入语音信号，输出文本。
「开源和易用性」：Whisper 是「开源」的，答应开发者将其轻松集成到自己的项目中。

Whisper 应用场景

Whisper 的多功能性使得它在许多范畴都有广泛的应用：

「会议记录」：实时转录会议或讲座的内容，方便整理记录。
「内容创建」：播客、视频博主可以将语音内容快速转成文字稿。
「语音助手」：集成到智能语音助手中，提升对多语言的识别和响应能力。
「教诲」：用于生成课堂、研讨会的文字记录，方便学生回首学习内容。

Whisper 安装和利用教程

环境准备

要利用 Whisper，首先需要设置 Python 环境，并确保以下库和工具可用：

「Python 3.7+」
「PyTorch」：Whisper 依靠 PyTorch 举行深度学习推理。
「ffmpeg」：Whisper 需要 ffmpeg 来处理音频文件。

安装 PyTorch 和 ffmpeg

你可以按照以下步调安装：

# 安装 PyTorch
pip install torch
# 安装 ffmpeg（如果你使用 MacOS 或 Linux）
sudo apt update && sudo apt install ffmpeg
# 对于 Windows 系统，可以通过下载[ffmpeg](https://ffmpeg.org/download.html)并手动安装。

复制代码

安装 Whisper

在安装了 PyTorch 和 ffmpeg 后，可以利用 pip 来安装 Whisper：

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git

复制代码

Whisper利用方法1(下令行)

Whisper 提供了一个简单的下令行工具来举行语音转录。你可以直接利用该工具来转录音频文件。
运行 Whisper 下令行工具

whisper audio_file.wav --model small

复制代码

此中 audio_file.wav 是你想转录的音频文件。--model small 指定了你要利用的模型大小，Whisper 支持以下几种模型：

tiny
base
small
medium
large

模型越大，精度越高，但需要更多的计算资源。你可以根据自己的需求选择符合的模型。
转录结果生存为文本文件

你可以将转录结果生存到文件中：

whisper audio_file.wav --model small
--output_format txt

复制代码

这将生成一个与音频文件同名的 .txt 文件，里面包罗转录的文本。
Whisper利用方法2（Python脚本）

除了下令行工具，Whisper 还可以直接在 Python 中利用，你可以将它集成到自己的项目中。
Python 利用示例

import whisper
# 加载模型
model = whisper.load_model("small")
# 转录音频
result = model.transcribe("audio_file.wav")
# 打印转录结果
print(result["text"])

复制代码

Whisper 的 transcribe 方法可以处理多种格式的音频文件，如 wav, mp3, ogg 等。
模型参数配置

在利用 transcribe 方法时，你可以通过传递额外的参数来更改模型活动：

result = model.transcribe("audio_file.wav", language="zh", task="translate")

复制代码

Whisper 模型提供了一些重要参数用于音频转文本的过程，资助开发者根据差别需求调整模型的活动。以下是一些关键参数：

「model_size」：模型的大小有多种选择，分别为 tiny, base, small, medium, large，模型越大，准确率越高，但计算资源要求也越高。模型的选择通常取决于性能与速率之间的平衡。
「language」：用于指定音频的目标语言。如果设置为 'auto'，Whisper 会主动检测语言。你也可以指定具体的语言，例如 'en' 表现英语，'zh' 表现中文等。
「task」：可以是 transcribe 或 translate。transcribe 用于将音频直接转录为文本，translate 用于将非英语音频翻译成英语文本。
「temperature」：控制模型的随机性。较高的温度会让模型生成更多样化的结果，但准确度可能降落。默认设置通常是 0。
「beam_size」：在解码过程中利用的搜索范围。值越大，解码过程越慢，但通常生成的文本更准确。
「best_of」：该参数界说了模型在生成差别转录结果时保留最佳结果的计谋。较高的值可能会提高准确性，但也会增加处理时间。
「fp16」：如果设置为 True，Whisper 将利用 16 位浮点数举行计算，从而加速推理过程并淘汰内存占用，得当在有 GPU 的环境下利用。
「verbose」：控制是否打印转录的具体信息。设置为 True 时，将输出更多调试信息。
「temperature_increment_on_fallback」：当首次推理失败时，增加的温度值，资助模型在不确定的环境下生成更好的结果。
「initial_prompt」：可以为转录任务提供一个初始提示，资助模型生成更符合上下文的结果。

这些参数在利用 Whisper 模型时可根据实际场景灵活调整，以满意精度、速率和计算资源等方面的差别需求。
Whisper 模型的选择

Whisper 提供了多种差别大小的模型，选择符合的模型可以根据你的硬件条件和实际需求来决定。
模型参数数目大小速率精度tiny39 M~75 MB非常快底子base74 M~140 MB快普通small244 M~450 MB中等高medium769 M~1.5 GB较慢非常高large1550 M~3 GB慢极高对于低计算能力的设备（如条记本电脑或轻量级服务器），small 或 medium 模型是较为保举的选择。如果你拥有高性能 GPU，可以选择 large 模型来得到最佳的转录效果。
常见问题与解答

Whisper 得当实时转录吗？

Whisper 可以用于实时转录，但性能依靠于利用的模型大小和硬件条件。tiny 和 base 模型得当实时应用，而较大的模型如 large 则可能会有较高的延迟。
Whisper 如那边理多语言音频？

Whisper 能够主动检测输入音频的语言，并输出相应语言的转录文本。你也可以通过 language 参数指定特定的语言。
Whisper 是否支持音频的分段转录？

是的，Whisper 会主动处理长音频文件，并将其分成多个段落举行转录，最终合并为完整的转录文本。
更多内容

「Github」
https://github.com/openai/whisper
「Blog」
https://openai.com/index/whisper/「Paper」
https://arxiv.org/abs/2212.04356
「Model Card」
https://github.com/openai/whisper/blob/main/model-card.md
「Colab Example」
https://github.com/openai/whisper/blob/main/model-card.md

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。

欢迎光临 IT评测·应用市场-qidao123.com (https://dis.qidao123.com/)