Whisper 是 OpenAI 公司开源的通用的语音识别模型。
它是在包含各种音频的大型数据集上训练的，是一个可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别的多任务模型。
它也是一个针对各种语音处理任务进行训练的 Transformer 序列到序列模型。
Whisper 执行操作的大致过程：
输入的音频被分割成 30 秒的小段、转换为 log-Mel 频谱图，然后传递到编码器。解码器经过训练以预测相应的文字说明，并与特殊的标记进行混合，这些标记指导单一模型执行诸如语言识别、短语级别的时间戳、多语言语音转录和语音翻译等任务。
使用示例
环境配置
brew install python # Python 3.8 以上版本
brew install pytorch # PyTorch 1.10 以上版本
# 依赖 OpenAI 的 tiktoken，用于实现快速分词，可能还需要安装 rust ，
# 以防 tiktoken 不为您的平台提供预构建的轮子。
brew install rust
brew install git # 下载 github 上的whisper
brew install ffmpeg # 处理音频
# 从该存储库中拉取并安装最新的提交及其 Python 依赖项：
pip install git+https://github.com/openai/whisper.git完成上面配置后，就可以录音转文字了。
录音文件转文字
Whisper提供了两种使用方式：命令行和作为模块在python文件中调用。
命令行
下面是把小朋友读三字经的录音转文字：
$ whisper /Users/ghj1976/Downloads/20230507_185926.m4a --model base --language Chinese
/Users/ghj1976/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/whisper/transcribe.py:114: UserWarning: FP16 is not supported on CPU; using FP32 instead
warnings.warn("FP16 is not supported on CPU; using FP32 instead")
[00:00.000 --> 00:07.520] 人之初,心本善,心相信,喜相怨,
[00:07.520 --> 00:10.920] 狗不叫,信乃天,
[00:10.920 --> 00:17.760] 教知到,貴一专,子不學,非死而以,
[00:17.760 --> 00:26.800] 又不學,老何為,一不著,不成氣,人不學,不知意,其中，/Users/ghj1976/Downloads/20230507_185926.m4a 是你的语音文件路径。
目前 Whisper 有 9 种模型（分为纯英文和多语言），其中四种只有英文版本，开发者可以根据需求在速度和准确性之间进行权衡，以下是现有模型的大小，及其内存要求和相对速度，我们这里用的 base 模型。：
Size 大小 | Parameters 参数 | English-only model 纯英文模型 | Multilingual model 多语言模型 | Required VRAM 所需显存 | Relative speed 相对速度 |
tiny | 39 M | tiny.en | tiny | ~1 GB | ~32x |
base | 74 M | base.en | base | ~1 GB | ~16x |
small | 244 M | small.en | small | ~2 GB | ~6x |
medium | 769 M | medium.en | medium | ~5 GB | ~2x |
large | 1550 M | N/A | large | ~10 GB | 1x |
作为模块在python文件中调用
这里我们重点介绍下 initial_prompt 参数，它可以提高未知单词的识别准确性、按需生成文字。
initial_prompt 参数 提高未知单词的识别准确性
我们可以通过 initial_prompt 参数提升 Whisper 语音生成文字的质量，使用这个参数，模型会尝试尽量匹配提示的样式。
import whisper
import arrow
# 定义模型、音频地址、录音开始时间
def excute(model_name,file_path,start_time,initial_prompt):
model = whisper.load_model(model_name)
result = model.transcribe(file_path,initial_prompt=initial_prompt)
for segment in result["segments"]:
now = arrow.get(start_time)
start = now.shift(seconds=segment["start"]).format("YYYY-MM-DD HH:mm:ss")
end = now.shift(seconds=segment["end"]).format("YYYY-MM-DD HH:mm:ss")
print("【"+start+"->" +end+"】："+segment["text"])
if __name__ == '__main__':
excute("base","480803359.mp3","2023-05-08 05:41:00", "Hum, you know, I I I would like to to say that... OK")典型的使用场景如下：
- 更正模型在音频中经常错误识别的特定单词，或首字母缩略词。 比如以下提示改进了单词 DALL·E 和 GPT-3，，没有这个提示则会写成“GDP 3”和“DALI”。
The transcript is about OpenAI which makes technology like DALL·E, GPT-3, and ChatGPT with the hope of one day building an AGI system that benefits all of humanity
或者下面方式，可以转换出 DALL·E：
whisper audio.mp3 --initial_prompt "So we were just talking about DALL·E"- 模型可能会跳过标点符号。您可以通过使用包含标点符号的简单提示来避免这种情况，如下面这个提示：
Hello, welcome to my lecture.
- 模型还可能省略音频中的常见填充词。如果要在结果中保留填充词，可以使用包含它们的提示：
Umm, let me think like, hmm... Okay, here's what I'm, like, thinking."
- 有些语言可以用不同的方式书写，例如简体中文或繁体中文。默认情况下，模型可能并不总是使用您希望的成绩单写作风格。您可以通过使用首选写作风格的提示来改善这一点。
audio_file_path = "path/to/audio/file.wav"
prompt = "请将此转录为简体中文。"
transcription = whisper.transcribe(audio_file_path, prompt=prompt)参考资料
- https://openai.com/research/whisper
- 开源地址 https://github.com/openai/whisper
- https://platform.openai.com/docs/guides/speech-to-text/longer-inputs