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标题: 语音辨认whisper的介绍、安装、错误记载 [打印本页]

作者: 勿忘初心做自己    时间: 2024-9-8 12:16
标题: 语音辨认whisper的介绍、安装、错误记载
介绍

Whisper是OpenAI于2022年9月份开源的通用的语音辨认模型。它是在各种音频的大型数据集上练习的模型,也是一个可以实行多语言语音辨认、语音翻译和语言辨认的多使命模型。
论文链接:https://arxiv.org/abs/2212.04356
github链接:https://github.com/openai/whisper
安装

Whisper主要是基于Pytorch实现,所以必要在安装有pytorch的环境中利用。
1、安装Whisper

  1. pip install -U openai-whisper
复制代码
或者
  1. pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
复制代码
安装好之后,打开cmd界面,实行whisper,出现如下提示分析安装乐成

2、安装FFmpeg

FFmpeg是一款音视频编解码工具。Whisper必要利用FFmpeg工具提取声音数据,所以必要安装配置FFmpeg。
参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_45487348/article/details/130722161
安装好之后,,打开cmd界面,实行ffmpeg,出现如下提示分析安装乐成

3、安装Rust

网上很多步骤说,必要安装Rust,用于实现快速分词,因为我暂时没用到这个,所以各人按需下载~
  1. pip install setuptools-rust
复制代码
利用

下令行方式

  1. # 帮助信息
  2. whisper --help
  3. # 根据官网使用教程可以有以下常用方式
  4. whisper music.mp3 --model tiny --language Chinese --device cuda:0 --initial_prompt "以下是普通话的句子"
复制代码

Python代码

  1. import whisper
  2. model = whisper.load_model("base", "cpu")
  3. mps_path = r"music.mp3"
  4. result = model.transcribe(mps_path, fp16=False, language='Chinese')
  5. print(result["text"])
复制代码
分析:假如你的呆板有GPU,那这里的**“fp16=False”**不是必须的。因为笔者本地测试呆板没有GPU,只用用CPU进行测试,所以这里我设置了这个参数。
whisper模型


报错信息

以下是笔者调试过程中遇到的错误记载:
Error 1

  1. FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。
复制代码
解决办法:
找到External Libraries —> Python 3.8 —> Libs —> subprocess.py —> Ctrl+F 查找“class POpen” ,将shell=False,改为 shell=True。

参考链接:https://blog.csdn.net/qq_24118527/article/details/90579328
Error 2

  1. UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb2 in position 9: invalid start byte
复制代码
解决办法:
这个题目表面上就是ffmpeg造成的,似乎在读取文件的时间某个位置的编码有题目。实际上是由于上面的代码修改后,必要重新启动(在windows系统有这个题目)。
假如重新启动之后,还是出现上述错误,可以按照如下方式重新设置:Pycharm setting —> Tools —> Terminal —> 找到 shell path,将其修改为本地cmd。


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