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：

1. WhisperS2T/
2. ├── Dockerfile
3. ├── README.md
4. ├── requirements.txt
5. ├── setup.py
6. ├── whisper_s2t/
7. │   ├── __init__.py
8. │   ├── main.py
9. │   ├── config.yaml
10. │   ├── utils/
11. │   │   ├── __init__.py
12. │   │   ├── audio_processing.py
13. │   │   ├── transcription.py
14. │   ├── models/
15. │   │   ├── __init__.py
16. │   │   ├── whisper_model.py
17. │   │   ├── alignment.py
18. │   ├── benchmarks/
19. │   │   ├── __init__.py
20. │   │   ├── benchmark.py
21. │   ├── tests/
22. │   │   ├── __init__.py
23. │   │   ├── test_main.py
24. │   │   ├── test_utils.py
25. │   │   ├── test_models.py

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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：

1. import argparse
2. from whisper_s2t import WhisperS2T
4. def main():
5.     parser = argparse.ArgumentParser(description="WhisperS2T Speech-to-Text Pipeline")
6.     parser.add_argument("--config", type=str, default="config.yaml", help="Path to configuration file")
7.     parser.add_argument("--input", type=str, required=True, help="Path to input audio file")
8.     parser.add_argument("--output", type=str, required=True, help="Path to output transcription file")
9.     args = parser.parse_args()
11.     whisper_s2t = WhisperS2T(args.config)
12.     whisper_s2t.transcribe(args.input, args.output)
14. if __name__ == "__main__":
15.     main()

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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：

1. model:
2.   backend: "OpenAI"
3.   path: "models/whisper-large-v2"
5. performance:
6.   batch_size: 32
7.   max_duration: 30
9. output:
10.   format: "srt"

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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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