Whisper开源免费的语音辨认：OpenAI如何用AI改变字幕制作与语音理解的未来 ...

OpenAI的Whisper语音辨认系统的用途广泛且强大，主要包括但不限于以下几点：

• 会媾和讲座记载转写：Whisper可以帮助门生和职场人士快速将集会、讲座或讲堂的灌音转换成笔墨稿，便于复习、整理笔记或分享内容。
  
• 视频字幕生成：对于电影和电视节目爱好者，Whisper能够自动为没有字幕的视频内容生成字幕，极大地方便了观看体验，无需依靠外部字幕组。
  
• 外语学习辅助：对于外语学习者，Whisper能翻译发音练习灌音，让学习者能够自我检查口语发音的正确度，有用提拔语言学习服从。
  
• 跨语言交换：凭借其多语言支持本领，Whisper在国际交换、跨国集会场景中可作为实时翻译工具，促进不同语言使用者之间的沟通。
  
• 媒体制作与后期编辑：媒体制作职员可以使用Whisper快速为音频素材添加时间同步的字幕，加速视频内容的后期制作流程。
  
• 辅助技术应用：对于有听力障碍的人士，Whisper可以实现实时语音转笔墨的功能，作为辅助听力设备的一部门，帮助他们更好地理解周围环境中的对话。
  
• 智能家居与车载系统：集成Whisper的智能家居和汽车语音控制系统可以更正确地理解用户的语音指令，提拔交互体验。
  
• 客户服务与呼叫中央：企业可以使用Whisper来自动化电话灌音的转写，分析客户反馈，优化服务流程，或用于质量控制和培训。
  

综上所述，Whisper的应用场景覆盖教育、娱乐、国际交换、创作、辅助技术、日常生存等多个范畴，其高效的语音辨认和转写本领为用户提供了极大的便利。

安装OpenAI的Whisper语音辨认模型及其相干依靠，通常必要遵循以下步调和满足一些根本条件。请注意，随着时间推移，软件包和依靠大概有所更新，但以下是基于你提供的信息和一般指导原则的安装指南：
安装的根本条件

• 操作系统: 支持Windows、Linux、macOS等操作系统。
  
• Python环境: 必要Python 3.8或更高版本，推荐3.8-3.10.
  
• pip: 确保你的Python环境中安装了pip，这是Python的包管理器。
  
• 假造环境（可选但推荐）: 使用假造环境可以帮助隔离项目依靠，制止版本辩说。
  
• FFmpeg: 用于处理音频文件的工具，Whisper依靠它来读取和处理音频数据。
  
• PyTorch: Whisper是基于PyTorch构建的，因此必要安装PyTorch。
  
• GPU支持（可选）: 如果你有NVIDIA GPU，并盼望使用GPU加速训练或推理，确保安装了符合的CUDA和cuDNN版本。
  

安装步调

1. 创建假造环境（可选）

  

1. conda create -n whisper python=3.8
2. conda activate whisper

复制代码

2. 安装PyTorch

根据你的系统设置，访问PyTorch官网获取得当的安装命令。选择符合的PyTorch版本举行安装，包括是否启用CUDA支持。
3. 安装FFmpeg

你可以通过系统包管理器（如Ubuntu的apt-get或macOS的brew）安装FFmpeg，大概使用pip安装ffmpeg-python，但确保系统路径中包含了FFmpeg的可执行文件。
或百度网盘的分享下载链接：百度网盘 请输入提取码 提取码：vndu 。
下载完后找到文件的目录，有一个叫bin的文件夹, 如C:\ffmpeg-7.0-essentials_build\bin，
将解压后的这个目录添加到系统的 PATH 环境变量中。可以在控制面板中的 "系统和安全" -> "系统" -> "高级系统设置" -> "环境变量" 中设置。
使用pip安装ffmpeg-python.
  

1. pip install ffmpeg-python

复制代码

4. 安装Whisper

可以直接通过pip安装Whisper：
  

1. pip install -U openai-whisper

复制代码

大概从GitHub堆栈安装最新版本：

1. [/code]   [code]pip install git+https://github.com/openai/whisper.git

复制代码

5. 验证安装

安装完成后，可以通过运行简朴的命令来验证Whisper是否安装乐成：
  

1. python -c "import whisper; print(whisper.__version__)"

复制代码

如果安装无误，这将输出安装的Whisper版本号。
请根据实际环境调解上述步调，特殊是PyTorch和FFmpeg的安装步调，因为详细操作大概会因操作系统和硬件设置的不同而有所变化。

使用OpenAI的Whisper举行语音辨认非常直接。一旦你按照之前的步调乐成安装了Whisper，就可以开始使用它来举行语音到文本的转换、翻译等使命。以下是一个基础的使用示例，展示如何将一个音频文件转换成文本。
基础使用示例

假设你有一个名为audio.mp3的音频文件，你想将其转换为英文文本。首先，你必要导入whisper库，并使用其提供的函数来加载模型和处理音频。

1. [/code]   [code]from whisper import load_model, transcribe
3. <em># 加载Whisper模型，默认加载的是"base"模型，你可以根据需要选择其他大小的模型，如"small", "medium", "large"</em>
4. model = load_model("medium")
6. <em># 转录音频文件</em>
7. result = transcribe("audio.mp3")
9. <em># 打印转录后的文本</em>
10. print(result["text"])

复制代码

在这个例子中，load_model函数用于加载Whisper模型，我们使用了默认的"base"模型。如果你有特定需求，如更高的正确率或对盘算资源有限制，可以选择其他模型大小。transcribe函数负责处理音频文件并返回一个字典，此中包含了转录的文本和其他元数据（如音频的时长信息等）。
第一次使用时，会自动下载相应的模型文件，下面是官方的模型文件以及大小，我的电脑是6g的显存，除了large无法使用外，其他都没问题，模型越大，辨认的正确的就越高，辨认的速度也会越慢，一般base的模型就足够了。
SizeParametersEnglish-only modelMultilingual modelRequired VRAMRelative speedtiny39 Mtiny.entiny~1 GB~32xbase74 Mbase.enbase~1 GB~16xsmall244 Msmall.ensmall~2 GB~6xmedium769 Mmedium.enmedium~5 GB~2xlarge1550 MN/Alarge~10 GB1x 高级使用

Whisper还支持更多高级功能，例如指定语言、调解采样率、实时处理音频流等。以下是一些高级用法的例子：

• 指定语言辨认：如果你知道音频的源语言，指定它可以提高转录的正确性。
  

  

1. 1result = transcribe("audio.mp3", language="zh")

复制代码

• 调解模型大小：根据可用资源选择模型大小。
  

  

1. 1model = load_model("large")  <em># 使用更大的模型以获得更高的准确率</em>

复制代码

• 实时处理：固然Whisper原生库主要针对离线处理设计，但你可以在一连的音频片段上多次调用transcribe来模拟实时转录。
  

注意事项

• 性能与资源：较大的模型（如"large"）提供更高的正确率，但同时必要更多的盘算资源和内存。
  
• 音频格式：确保音频文件格式兼容，Whisper支持多种格式，但使用前最好先检查音频的质量和格式。
  
• 错误处理：实际使用中应参加异常处理逻辑，以应对文件不存在、模型加载失败等环境。
  

我的个人博客原文：https://luguode.top/archives/2024_5_6/66382f5e0d296.html

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。