【机器学习】Whisper:开源语音转文本(speech-to-text)大模型实战
目录
一、引言
二、Whisper 模型原理
2.1 模型架构
2.2 语音处理
2.3 文本处理
三、Whisper 模型实战
3.1 环境安装
3.2 模型下载
3.3 模型推理
3.4 完整代码
3.5 模型部署
四、总结
一、引言
上一篇对ChatTTS文本转语音模型原理和实战进行了讲解,第6次拿到了热榜第一🏆。今天,分享其对称功能(语音转文本)模型:Whisper。Whisper由OpenAI研发并开源,参数量最小39M,最大1550M,支持包含中文在内的多种语言。由于其低资源成本、优质的生存效果,被广泛应用于音乐识别、私信聊天、同声传译、人机交互等各种语音转文本场景,且商业化后价格不菲。今天免费分享给大家,不要再去花钱买语音识别服务啦!
二、Whisper 模型原理
2.1 模型架构
Whisper是一个典型的transformer Encoder-Decoder结构,针对语音和文本分别进行多任务(Multitask)处理。
2.2 语音处理
Whisper语音处理:基于680000小时音频数据进行训练,包含英文、其他语言转英文、非英文等多种语言。将音频数据转换成梅尔频谱图,再经过两个卷积层后送入 Transformer 模型。
2.3 文本处理
Whisper文本处理:文本token包含3类:special tokens(标记tokens)、text tokens(文本tokens)、timestamp tokens(时间戳),基于标记tokens控制文本的开始和结束,基于timestamp tokens让语音时间与文本对其。
仅用通俗易懂的语言描述了下Whisper的原理,如果想更深入的了解,请参考OpenAI官方Whisper论文。
三、Whisper 模型实战
3.1 环境安装
本文基于HuggingFace的transfomers库,采用pipeline方式进行极简单的模型实用实战,具体的pipeline以及其他transformers模型使用方式可以参考我之前的文章。
所以,您仅需要安装transformers库。
pip install transformers
当前,语音经常会和视频等其他媒介联系起来,所以我建议您顺带安装多媒体处理工具ffmpeg,没有提供pip库,仅能依靠apt-get安装。
sudo apt-get update && apt-get install ffmpeg
3.2 模型下载
基于pipeline会自动进行模型下载,当然,如果您的网速不行,请替换HF_ENDPOINT为国内镜像。
os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"transcriber = pipeline(task="automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-medium")
不同尺寸模型参数量、多语言支持情况、需要现存大小以及推理速度如下
3.3 模型推理
推理函数仅需2行,非常简单,基于pipeline实例化1个模型对象,将要转换的音频文件传至模型对象中即可:
def speech2text(speech_file):transcriber = pipeline(task="automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-medium")text_dict = transcriber(speech_file)return text_dict
3.4 完整代码
运行完整代码:
python run_whisper.py -a output_video_enhanced.mp3
完整代码如下:
import os
os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"
os.environ["TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS"] = "0"from transformers import pipeline
import subprocessdef speech2text(speech_file):transcriber = pipeline(task="automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-medium")text_dict = transcriber(speech_file)return text_dictimport argparse
import json
def main():parser = argparse.ArgumentParser(description="语音转文本")parser.add_argument("--audio","-a", type=str, help="输出音频文件路径")args = parser.parse_args()print(args) text_dict = speech2text(args.audio)#print("视频内的文本是:\n" + text_dict["text"])print("视频内的文本是:\n"+ json.dumps(text_dict,indent=4))if __name__=="__main__":main()
这里采用argparse处理命令行参数,将mp3音频文件输入后,经过speech2text语音转文本函数处理,返回对应的文本,结果如下:
3.5 模型部署
如果想将该服务部署成语音识别API服务,可以参考之前的FastAPI相关文章。
四、总结
本文是上一篇chatTTS文章的夫妻篇,既然教了大家如何将文本转语音,就一定要教大家如何将语音转成文本,这样技术体系才完整。首先简要概述了Whisper的模型原理,然后基于transformers的pipeline库2行代码实现了Whisper模型推理,希望可以帮助到大家。码字不易,如果喜欢期待您的关注+3连+投票。
如果您还有时间,可以看看我的其他文章:
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AI智能体研发之路-工程篇(一):Docker助力AI智能体开发提效
AI智能体研发之路-工程篇(二):Dify智能体开发平台一键部署
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编程语言 后端开发通常需要掌握至少一种编程语言。以下几种语言在后端开发中非常流行: Java:广泛用于企业级应用程序。Python:因其易学性和强大的库支持(如Django和Flask)而受欢迎。Node.js(JavaScript&a…...
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【Android面试八股文】优化View层次过深问题,选择哪个布局比较好?
优化深层次View层次结构的问题,选择合适的布局方式是至关重要的。以下是几点建议: 使用ConstraintLayout:ConstraintLayout是Android开发中推荐的布局,能够有效减少嵌套,提高布局性能。相比RelativeLayout,…...
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基于PHP的酒店管理系统(改进版)
有需要请加文章底部Q哦 可远程调试 基于PHP的酒店管理系统(改进版) 一 介绍 此酒店管理系统(改进版)基于原生PHP开发,数据库mysql,前端jquery插件美化。系统角色分为用户和管理员。系统在原有基础上增加了注册登录注销功能,增加预订房间图片…...
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机器学习算法(三):支持向量机(SVM)的sklearn调用
文章目录 前言一 理论1 sklearn中的核函数形式二、sklearn调用1 svm.SVC() 接口说明三 、具体示例1、简单的线性SVM例子 --- 不同C值的影响(1) 数据集(2) svm sklearn调用2、高斯核函数的SVM --- 非线性分类(1) 数据集(2) 高斯核函数的SVM3、sklearn调参技术--网格搜索…...
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51单片机外部中断(按键识别)
欢迎入群共同学习交流 时间记录:2024/7/2 一、电路原理图 51单片机包含INT0、INT1两个外部中断接口 二、知识点介绍 1.中断寄存器位介绍 (1)TCON定时控制寄存器,位0(IT0)中断INT0请求信号选择位&#x…...
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Solaris10中执行db2命令报错DB21018E的一个解决办法
使用db2命令连接数据库时报错如下 DB21018E A system error occurred. The command line processor could not continue processing.查看日志/db2dir/db2diag.log,详细错误如下 2024-02-29-01.38.11.023038480 E410318151A480 LEVEL: Severe (OS) PID …...
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AI苦工卷向高学历
美国人马特拥有通信博士学位,他最近喜提一份自由职业:成为Scale AI公司的一员,在家训练AI模型。“通信博士”“训练AI模型”,马特是不是成了一名光荣的AI程序员?事实并非如此。马特的工作很无聊:他在Scale AI的系统中“接活”,以用户的角度浏览AI模型给用户的各种回复,判…...
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岚图借势东风整合产能,全新SUV上市就要交付!
,岚图旗下的全新纯电SUV将在东风日产云峰工厂生产。该工厂此前主要生产纯电动车型Ariya。据了解,岚图这款纯电SUV车型定位家用,将搭载109kWh高能量密度电池包,最大续航里程901km。根据此前工信部披露的产品公告,这款新车或命名为岚图知音。此次,东风日产给岚图新车“代工…...
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加量不加价!问界新M7Ultra导购哪款更值得买?
本以为是焕新版,最终命名为Ultra版 名字不重要我们扒一扒新的M7 Ultra有哪些升级 哪款车型才是更值得入的呢?四款车型,5座车以及6座车分别对应单电机后驱版+四驱版车型1.5T发动机、42度电池包两驱车型纯电续航240公里四驱车型纯电续航210公里代替新M7的四款智驾车型7月1日前…...
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深圳建设“超充之城”提速
五分钟的时间可以做什么?也许只是白领喝一杯咖啡的时间,但在深圳,能给新能源汽车续航200公里。在深圳的超充站,“一杯咖啡,满电出发”的标语十分醒目。深圳随处可见的超充标语近日,记者从深圳市发展改革委获悉,截至5月17日,深圳累计建成超充站378座。深圳“超充之城”建…...
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日系车企的“吸金”秘籍:“谨慎”与“激进”并存
近日,日系车企三强丰田、本田、日产相继发布2023财年财报。其中,丰田成为全球最为“吸金”的车企,超过中国目前排名前十车企利润的总和,也是日本近400万家企业中,营业利润首次超过5万亿日元的上市公司。同时,日产和本田也在本财年交出了一份优异的“答卷”,在营收和利润…...
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huggingface的self.state与self.control来源(TrainerState与TrainerControl)
文章目录 前言一、huggingface的trainer的self.state与self.control初始化调用二、TrainerState源码解读(self.state)1、huggingface中self.state初始化参数2、TrainerState类的Demo 三、TrainerControl源码解读(self.control)总结 前言 在 Hugging Face 中,self.s…...