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Whisper + NemoASR + ChatGPT 实现语言转文字、说话人识别、内容总结等功能_语音转文字区分人 分离识别

语音转文字区分人 分离识别

引言

2023年,IT领域的焦点无疑是ChatGPT,然而,同属OpenAI的开源产品Whisper似乎鲜少引起足够的注意。

Whisper是一款自动语音识别系统,可以识别来自99种不同语言的语音并将其转录为文字。

如果说ChatGPT为计算机赋予了大脑,那么Whisper则为其赋予了耳朵。

想象一下,在企业应用领域,我们能够利用Whisper将语音转化为文字,然后再借助ChatGPT来进行翻译或总结。

接下来,我们将以实际操作为出发点,逐步向您介绍如何利用AI实现音频、视频的内容总结。

前期准备

GPU

首先,我们需要解决硬件方面的问题。

虽然OpenAI提供了HTTP API来调用Whisper,但对于企业而言,将内部内容交给OpenAI始终存在一定的安全风险。

本地运行AI模型则需要大量的计算资源。

如果仅使用CPU进行计算,一个大约10分钟的语音转录任务可能需要花费4倍以上的时间。

因此,我们必须引入GPU进行计算加速。

考虑到Colab在国内无法访问,我们建议在Kaggle上运行演示。

请大家注册Kaggle账户,并完成手机号验证(Kaggle的GPU需要完成手机号验证后才能使用)。


Azure ChatGPT

ChatGPT是我们语音内容总结的核心工具。

我们建议使用Azure OpenAI服务。

您可以参考以下文章来申请:Azure OpenAI Service申请教程

kintone

kintone是我们用来存储记录的平台。我们需要创建一个名为“Reports”的应用程序(APP),并定义以下表单字段:

运行

您可以在这里找到演示代码:

GitHub - kintone-samples/SAMPLE-kintone-narrator-cn: Utilize AI to summarize video/audio content and upload it to Kintone.

点击“open in kaggle”。

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请按照以下步骤操作:

1.点击Edit,进入编辑状态

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2.在右侧的Notebook options中,我们需要将Acceleator选为GPU T4*2

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注:

  1. 没验证手机的账户不会显示Acceleator选项。

  2. GPU P100不支持当前默认float16运算,选择该显卡的用户请将“语音转录&对齐”中的compute_type设为float32。

  3. TPU尚未测试支持。

3.找到名为“Azure OpanAI ChatGPT 总结”和“将总结内容上传”的代码单元(cell),然后根据您自己的环境设置进行配置。

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4.点击页面上方的“Run All”按钮以开始运行演示。

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等待程序运行结束即可。

下面我将对会每个代码单元的功能进行简要说明,感兴趣的可以继续往下研究:

Whisper + NemoASR + ChatGPT 实现语言转文字、说话人识别、内容总结等功能

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