语音识别模型

简介: Whisper 是 OpenAI 推出的语音处理项目,基于深度学习,具备高度智能化和准确性的语音识别、翻译和生成能力。通过丰富的数据集和先进的注意力机制,Whisper 在多种语言环境下表现出色,支持语音识别、翻译、口语识别和语音活动检测等多种任务。用户可以通过 Python 代码或命令行轻松使用 Whisper,完成高质量的语音处理任务。官网:https://openai.com/research/whisper,GitHub:https://github.com/openai/whisper。

简介

Whisper 是 OpenAI 的一项语音处理项目,旨在实现语音的识别、翻译和生成任务。作为基于深度学习的语音识别模型,Whisper 具有高度的智能化和准确性,能够有效地转换语音输入为文本,并在多种语言之间进行翻译。通过不断的优化和更新,Whisper 致力于提供更加优质和高效的语音处理解决方案,以满足不同场景和需求下的语音交互应用。

Whisper 的优点

Whisper 借助丰富多样的数据集,这些数据集中的语音数据与互联网上的文本记录相匹配,并结合了一种名为“注意力机制”的技术。这项技术使得 Whisper 在处理语音时,能够更加有效地捕捉到语音中的关键信息。

这种综合运用数据和先进技术的方式,使得 Whisper 提高了其在各种环境下的健壮性和准确性,能够实现更为精确、智能的语音识别和翻译,为用户提供更加出色的语音处理体验。

多任务

Whisper 并不仅仅是预测给定音频的单词,虽然这是是语音识别的核心,但它还包含许多其他附加的功能组件,例如语言活动检测、说话人二值化和逆文本正态化。

采用 Transformer 序列到序列模型可以实现针对不同的语言处理任务。包括以下几种:

  • 语音识别
  • 语音翻译
  • 口语识别
  • 语音活动检测

这些任务的输出由模型预测的令牌序列表示,使得单个模型可以代替传统的语音处理管道中的多个组件,如下所示:

image.png

应用

安装

openai-whisper

openai-whisper 与 python 3.8-3.11 和最新的 PyTorch 版本兼容。

使用 pip 命令安装:pip install -U openai-whisper

ffmpeg

openai-whisper 需要 ffmpeg 的环境,ffmpeg 是一个开源的跨平台音视频处理工具和框架,可以用来录制、转换和流式传输音视频内容 。

官网:https://ffmpeg.org/

MAC

  • 安装:brew install ffmpeg

  • 验证:ffmpeg -version 出现版本信息且无报错表示安装成功。

image.png

Windows

image.png

  • 环境配置:下载解压完成后,需要将 Ffmpeg 的执行文件坐在目录添加到系统的环境变量中。

image.png

  • 验证:在 cmd 中输入 ffmpeg -version 出现版本信息且无报错表示安装成功。

image.png

命令行

# 将音频的内容转为文本,使用base模型whisper demo1.mp3 --model base --task transcribe

命令行常用参数

参数 含义 默认
--model 要使用的 Whisper 模型名称 small
--task 转录(transcribe)或翻译(translate) transcribe
--language 指定执行的语言 None
--temperature 指定输出内容的相似度 0
--output_dir 指定输出文件的保存路径 .

Python 代码

import whisper
# 初始化一个 base 模型
model = whisper.load_model("base")
# 传入音频文件,并得到音频输出的文本内容
res = model.transcribe("demo.mp3")
print(res["text"])

模型调用

安装 openai 第三方库,本篇教程使用 1.16.1 版本的 openai:pip install openai




def test_openai_whisper():
    # 初始化OpenAI对象
    client = OpenAI(base_url="xxx",api_key="xxx")
    # 打开一个音频文件
    audio_file1 = open("demo1.mp3", 'rb')
    audio_file2 = open("demo2.mp3", 'rb')
    # 选择模型,并且转录音频的内容
    res1 = client.audio.transcriptions.create(model="whisper-1", file=audio_file1)
    res2 = client.audio.transcriptions.create(model="whisper-1", file=audio_file2)
    # 翻译为英文
    res3 = client.audio.translations.create(model="whisper-1", file=audio_file2)
    print(f"audio1转录结果为:{res1.text}")
    print(f"audio2转录结果为:{res1.text}")
    print(f"audio2翻译结果为:{res1.text}")

总结

  • 了解 Whisper 相关概念。
  • 完成环境安装。
  • 学会基础示例练习。
相关实践学习
达摩院智能语音交互 - 声纹识别技术
声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
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