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1、简介

1.1 whisper

https://arxiv.org/pdf/2212.04356
https://github.com/openai/whisper

Whisper 是一种通用语音识别模型。它是在各种音频的大型数据集上训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。
在这里插入图片描述
Transformer 序列到序列模型针对各种语音处理任务进行训练，包括多语言语音识别、语音翻译、口语识别和语音活动检测。这些任务共同表示为解码器要预测的一系列标记，从而允许单个模型取代传统语音处理管道的许多阶段。多任务训练格式使用一组特殊标记作为任务说明符或分类目标。

1.2 whisperX

https://github.com/m-bain/whisperX

WhisperX：具有单词级时间戳（和Diarization）的自动语音识别

  • WhisperX 简介

Whisper 是一个由 OpenAI 开发的通用语音识别模型（ASR），在大量多样化的音频数据集上进行训练，具有惊人的准确性。它同时也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。OpenAI 已经将 Whisper 开源，供社区使用。

WhisperX 是基于 OpenAI 开源项目 Whisper 的一个分支，它是一款功能强大的语音转文本（STT，Speech-to-Text）工具，以其出色的转录能力而闻名，并支持多种语言。更令人兴奋的是，它完全免费。
在这里插入图片描述

  • 为什么选择 WhisperX

Whisper 在大量多样化的音频数据上进行训练。尽管它能够提供高准确度的转录，但相关的时间戳是话语级别而非单词级别，可能存在数秒不准。而且，Whisper 并不原生支持批处理。

WhisperX 提供了一种快速的自动语音识别方法（在使用 large-v2 时可实现 70x 实时速度），具备单词级时间戳和说话者辨识功能。

  • WhisperX的特点
    • 使用 whisper large-v2 进行批处理推断，可实现 70x 实时转录。
    • 利用 faster-whisper 作为后端，对于 large-v2 只需小于 8GB 的 GPU 显存。（使用beam_size=5）
    • 利用 wav2vec2.0 对齐，实现准确的单词级时间戳。
    • 利用来自 pyannote-audio 的说话者辨识，实现多说话者 ASR（带有说话者 ID 标签）。
    • VAD 预处理，减少幻听问题，并实现无 WER 降低的批处理。

2、安装

2.1 安装cuda

CUDA是什么：CUDA是NVIDIA推出的一种编程技术。它允许开发者使用C语言来编写能在NVIDIA的图形处理器上运行的代码。通过CUDA，开发者可以将GPU用于通用的并行计算，大大提高了计算效率。
CUDA的一个重要特点是，它允许软件开发者直接使用NVIDIA的GPU来执行某些计算密集型的任务。这是因为GPU内部有许多并行处理单元，可以同时执行许多计算任务，从而大大提高了计算速度。
另外，CUDA还提供了一套完整的开发工具链，包括编译器、调试器和性能分析器，使得开发者可以更方便地开发和优化CUDA程序。
在这里插入图片描述

首先使用 cmd 命令行输入 nvidia-smi ，在第一行最右边可以看到CUDA的版本号，我的版本是11.6

nvidia-smi

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https://pytorch.org/get-started/locally/
打开网址选择一个比较靠近的版本。
在这里插入图片描述
选择生成命令为：

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

在这里插入图片描述
如果网络不好，可以直接到镜像源进行下载安装 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
如果你希望使用 PyTorch 稳定版本，建议使用 CUDA 11.8。可以从 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载相应的存档文件。

验证CUDA是否可用，直接继续命令行中输入 python代码:

import torch
ret = torch.cuda.is_available()
print(ret)

在这里插入图片描述
如果输出为True，则代表可以使用GPU显卡了。

import torch
print("Torch version:", torch.__version__)
print("CUDA version:", torch.version.cuda)
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())
if torch.cuda.is_available():
    print("CUDA device:", torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device()))

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print(device)

在这里插入图片描述
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https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exe_local
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nvcc -V

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导入 cuDNN:
https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64

cuDNN 是一款在 Nvidia CUDA 工具包上运行的深度学习库。它专为加速深度学习任务而设计，提供了在 GPU 上高效执行深度神经网络所需的各种功能和优化。

  • 下载 cuDNN。（在登录 Nvidia 账户后，需要注册成为 Nvidia Developer Program 会员。在这个过程中，会要求提供个人信息。）
  • 选择CUDA 11.x版本。
  • 选择Local Installer for Windows(Zip)下载。
    在这里插入图片描述
    将下载好的 zip 文件解压出来，会得到如下 3 个文件夹：
bin
include
lib

将上述 3 个文件夹移动到CUDA\v11.8目录中，路径为：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8

添加以下环境变量：

变量名：CUDNN_PATH
变量值：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8

2.2 安装whisperX

pip install git+https://github.com/m-bain/whisperx.git
or
pip install git+https://github.com/m-bain/whisperx.git --upgrade

在这里插入图片描述

import whisperx
import gc 
import os

device = "cpu" #"cuda" 
audio_file = "test.mp3"
batch_size = 16 # reduce if low on GPU mem
compute_type = "int8"#"float16" # change to "int8" if low on GPU mem (may reduce accuracy)

# 1. Transcribe with original whisper (batched)
model = whisperx.load_model("tiny", device, compute_type=compute_type)

# save model to local path (optional)
# model_dir = "/path/"
# model = whisperx.load_model("large-v2", device, compute_type=compute_type, download_root=model_dir)

audio = whisperx.load_audio(audio_file)
result = model.transcribe(audio, batch_size=batch_size)
print(result["segments"]) # before alignment

# delete model if low on GPU resources
# import gc; gc.collect(); torch.cuda.empty_cache(); del model

# 2. Align whisper output
model_a, metadata = whisperx.load_align_model(language_code=result["language"], device=device)
result = whisperx.align(result["segments"], model_a, metadata, audio, device, return_char_alignments=False)

print(result["segments"]) # after alignment

# delete model if low on GPU resources
# import gc; gc.collect(); torch.cuda.empty_cache(); del model_a

在这里插入图片描述

import whisperx
import zhconv
from whisperx.asr import FasterWhisperPipeline
import time

class WhisperXTool:
    device = "cpu" #"cuda"
    audio_file = "test.mp3"
    batch_size = 16  # reduce if low on GPU mem
    # compute_type = "float16"  # change to "int8" if low on GPU mem (may reduce accuracy)
    compute_type = "int8" # change to "int8" if low on GPU mem (may reduce accuracy)
    fast_model: FasterWhisperPipeline

    def loadModel(self):
        # 1. Transcribe with original whisper (batched)
        self.fast_model = whisperx.load_model("tiny", self.device, compute_type=self.compute_type) #large-v2
        print("模型加载完成")

    def asr(self, filePath: str):
        start = time.time()
        audio = whisperx.load_audio(filePath)
        result = self.fast_model.transcribe(audio, batch_size=self.batch_size)
        s = result["segments"][0]["text"]
        s1 = zhconv.convert(s, 'zh-cn')
        print(s1)
        end = time.time()
        print('识别使用的时间：', end - start, 's')
        return s1

if __name__ == '__main__':
    app = WhisperXTool()
    app.loadModel()
    app.asr(app.audio_file)

在这里插入图片描述

import time
import torch
import os

import whisper
from whisper.utils import get_writer
from faster_whisper import WhisperModel
import whisperx
import gc 

def whisper_test():
    os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'TRUE'
    filename = "test.mp3"   

    ## window GPU  cuda
    ## window CPU  cpu
    ## mac CPU cpu
    ## mac GPU
    model = whisper.load_model("large-v3",device="cuda")
    result = model.transcribe(audio=filename, fp16 =False)
    output_directory = "."

    word_options = {
    "highlight_words": True,
    "max_line_count": 50,
    "max_line_width": 3
    }

    srt_writer = get_writer("srt", output_directory)
    srt_writer(result, filename, word_options)

def faster_whisper_test(): 
    model_size = "large-v3"

    ## window cpu
    model = WhisperModel(model_size, device="cpu", compute_type="int8", cpu_threads=16)
    
    # window gpu
    # model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="float16")
    segments, info = model.transcribe("test.mp3", beam_size = 5)

    print("Detected language '%s' with probability %f" % (info.language, info.language_probability))

    for segment in segments:
        print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))

def whisperx_test():
    device = "cpu" 
    model_size = "tiny"
    # model_size ="large-v3"
    audio_file = "test.mp3"
    batch_size = 16
    compute_type = "int8" 

    # widnow CPU
    model = whisperx.load_model(model_size, device, compute_type=compute_type)

    # window GPU
    # model = whisperx.load_model(model_size, "cuda", compute_type="float16")

    audio = whisperx.load_audio(audio_file)
    result = model.transcribe(audio, batch_size=batch_size)

    print(result["segments"])

if __name__ == "__main__":
    whisperx_test()

在这里插入图片描述

更多AI信息如下：
在这里插入图片描述
2024第四届人工智能、自动化与高性能计算国际会议(AIAHPC 2024)将于2024年7月19-21日在中国·珠海召开。
大会网站：更多会议详情
时间地点：中国珠海-中山大学珠海校区｜2024年7月19-21日

结语

如果您觉得该方法或代码有一点点用处，可以给作者点个赞，或打赏杯咖啡；╮(￣▽￣)╭
如果您感觉方法或代码不咋地//(ㄒoㄒ)//，就在评论处留言，作者继续改进；o_O???
如果您需要相关功能的代码定制化开发，可以留言私信作者；(✿◡‿◡)
感谢各位大佬童鞋们的支持！( ´ ▽´ )ﾉ ( ´ ▽´)っ！！！

# 人工智能 # python # 语音识别 # nlp
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