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Whisper开源免费的语音识别:OpenAI如何用AI改变字幕制作与语音理解的未来!_openai whisper

openai whisper

OpenAI的Whisper语音识别系统的用途广泛且强大,主要包括但不限于以下几点:

  1. 会议和讲座记录转写:Whisper可以帮助学生和职场人士快速将会议、讲座或课堂的录音转换成文字稿,便于复习、整理笔记或分享内容。

  2. 视频字幕生成:对于电影和电视节目爱好者,Whisper能够自动为没有字幕的视频内容生成字幕,极大地方便了观看体验,无需依赖外部字幕组。

  3. 外语学习辅助:对于外语学习者,Whisper能翻译发音练习录音,让学习者能够自我检查口语发音的准确度,有效提升语言学习效率。

  4. 跨语言交流:凭借其多语言支持能力,Whisper在国际交流、跨国会议场景中可作为实时翻译工具,促进不同语言使用者之间的沟通。

  5. 媒体制作与后期编辑:媒体制作人员可以利用Whisper快速为音频素材添加时间同步的字幕,加速视频内容的后期制作流程。

  6. 辅助技术应用:对于有听力障碍的人士,Whisper可以实现实时语音转文字的功能,作为辅助听力设备的一部分,帮助他们更好地理解周围环境中的对话。

  7. 智能家居与车载系统:集成Whisper的智能家居和汽车语音控制系统可以更准确地理解用户的语音指令,提升交互体验。

  8. 客户服务与呼叫中心:企业可以使用Whisper来自动化电话录音的转写,分析客户反馈,优化服务流程,或用于质量控制和培训。

综上所述,Whisper的应用场景覆盖教育、娱乐、国际交流、创作、辅助技术、日常生活等多个领域,其高效的语音识别和转写能力为用户提供了极大的便利。

安装OpenAI的Whisper语音识别模型及其相关依赖,通常需要遵循以下步骤和满足一些基本条件。请注意,随着时间推移,软件包和依赖可能有所更新,但以下是基于你提供的信息和一般指导原则的安装指南:

安装的基本条件

  1. 操作系统: 支持Windows、Linux、macOS等操作系统。
  2. Python环境: 需要Python 3.8或更高版本,推荐3.8-3.10.
  3. pip: 确保你的Python环境中安装了pip,这是Python的包管理器。
  4. 虚拟环境(可选但推荐): 使用虚拟环境可以帮助隔离项目依赖,避免版本冲突。
  5. FFmpeg: 用于处理音频文件的工具,Whisper依赖它来读取和处理音频数据。
  6. PyTorch: Whisper是基于PyTorch构建的,因此需要安装PyTorch。
  7. GPU支持(可选): 如果你有NVIDIA GPU,并希望利用GPU加速训练或推理,确保安装了合适的CUDA和cuDNN版本。

安装步骤

1. 创建虚拟环境(可选)
  1. conda create -n whisper python=3.8
  2. conda activate whisper
2. 安装PyTorch

根据你的系统配置,访问PyTorch官网获取适合的安装命令。选择合适的PyTorch版本进行安装,包括是否启用CUDA支持。

3. 安装FFmpeg

你可以通过系统包管理器(如Ubuntu的apt-get或macOS的brew)安装FFmpeg,或者使用pip安装ffmpeg-python,但确保系统路径中包含了FFmpeg的可执行文件。

或百度网盘的分享下载链接:百度网盘 请输入提取码 提取码:vndu 。

下载完后找到文件的目录,有一个叫bin的文件夹, 如C:\ffmpeg-7.0-essentials_build\bin,

将解压后的这个目录添加到系统的 PATH 环境变量中。可以在控制面板中的 "系统和安全" -> "系统" -> "高级系统设置" -> "环境变量" 中设置。

使用pip安装ffmpeg-python.

pip install ffmpeg-python
4. 安装Whisper

可以直接通过pip安装Whisper:

pip install -U openai-whisper

或者从GitHub仓库安装最新版本:

 
pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
5. 验证安装

安装完成后,可以通过运行简单的命令来验证Whisper是否安装成功:

python -c "import whisper; print(whisper.__version__)"

如果安装无误,这将输出安装的Whisper版本号。

请根据实际情况调整上述步骤,特别是PyTorch和FFmpeg的安装步骤,因为具体操作可能会因操作系统和硬件配置的不同而有所变化。

使用OpenAI的Whisper进行语音识别非常直接。一旦你按照之前的步骤成功安装了Whisper,就可以开始使用它来进行语音到文本的转换、翻译等任务。以下是一个基础的使用示例,展示如何将一个音频文件转换成文本。

基础使用示例

假设你有一个名为audio.mp3的音频文件,你想将其转换为英文文本。首先,你需要导入whisper库,并使用其提供的函数来加载模型和处理音频。

 
  1. from whisper import load_model, transcribe
  2. # 加载Whisper模型,默认加载的是"base"模型,你可以根据需要选择其他大小的模型,如"small", "medium", "large"
  3. model = load_model("medium")
  4. # 转录音频文件
  5. result = transcribe("audio.mp3")
  6. # 打印转录后的文本
  7. print(result["text"])

在这个例子中,load_model函数用于加载Whisper模型,我们使用了默认的"base"模型。如果你有特定需求,如更高的准确率或对计算资源有限制,可以选择其他模型大小。transcribe函数负责处理音频文件并返回一个字典,其中包含了转录的文本和其他元数据(如音频的时长信息等)。

第一次使用时,会自动下载相应的模型文件,下面是官方的模型文件以及大小,我的电脑是6g的显存,除了large无法使用外,其他都没问题,模型越大,识别的精确的就越高,识别的速度也会越慢,一般base的模型就足够了。

SizeParametersEnglish-only modelMultilingual modelRequired VRAMRelative speed
tiny39 Mtiny.entiny~1 GB~32x
base74 Mbase.enbase~1 GB~16x
small244 Msmall.ensmall~2 GB~6x
medium769 Mmedium.enmedium~5 GB~2x
large1550 MN/Alarge~10 GB1x

高级使用

Whisper还支持更多高级功能,例如指定语言、调整采样率、实时处理音频流等。以下是一些高级用法的例子:

  • 指定语言识别:如果你知道音频的源语言,指定它可以提高转录的准确性。
1result = transcribe("audio.mp3", language="zh")
  • 调整模型大小:根据可用资源选择模型大小。
1model = load_model("large")  # 使用更大的模型以获得更高的准确率
  • 实时处理:虽然Whisper原生库主要针对离线处理设计,但你可以在连续的音频片段上多次调用transcribe来模拟实时转录。

注意事项

  • 性能与资源:较大的模型(如"large")提供更高的准确率,但同时需要更多的计算资源和内存。
  • 音频格式:确保音频文件格式兼容,Whisper支持多种格式,但使用前最好先检查音频的质量和格式。
  • 错误处理:实际使用中应加入异常处理逻辑,以应对文件不存在、模型加载失败等情况。

我的个人博客原文:https://luguode.top/archives/2024_5_6/66382f5e0d296.html

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