【开源工具】使用Whisper提取视频、语音的字幕_whisperdesktop

一、语音转字幕操作步骤

1、下载安装包Assets\WhisperDesktop.zip¹

2、加载模型

运行WhisperDesktop.exe,
启动后加载模型“load model，please wait…”,等待其将模型加载到内存。

2.1 下载模型

刚开始是没有模型的，需要到Hugging Face²的仓库里面下载模型并配置相关路径

2.1.1 进入Hugging Face²的仓库

点击ggerganov/whisper.cpp进入Hugging Face仓库

2.1.2 选择需要下载的模型

在Hugging Face仓库，选择Files and versions，选择以下两种模型：

• ggml-large.bin
• ggml-medium.bin
  

2.1.3 配置模型路径

在Load Whisper Model 页，Model Path选择好模型的路径D:\WhisperDestop\ggml-whisper.bin，点击OK,等待其将模型加载到内存。

3、语音转字幕

在Transcribe Audio File页面：

1. Language：Chinese(视频或语音说话使用的语种)
2. Translate: √（把识别出来的文本给翻译成英文输出）
3. Transcribe File:C:\xxx.mp4(选择你要提取字幕的视频、音频等)
4. Output Format:SubRip subtitles(输出格式)
   • None：
   • Text file：纯文本
   • Text with timestamps
   • SubRip subtitles：字幕（标准的字幕格式 时段+文字）
     可以将后缀改为.srt格式，这样的文件可以直接拖放到剪辑软件里面，他会自动给你排列好，像这样的字幕是不需要咱们来对时间的
   • WebVTT subtitles

4、实时语言转录功能

开启实时语言转录之后，你对它说话的话，他会自动把你说的话转换成文字并记录下来

二、相关简介³

特点

• 基于DirectCompute的供应商无关GPGPU；该技术的另一个名称是“Direct3D 11中的计算着色器”

• 简单的C++实现，除了基本的操作系统组件之外没有运行时依赖项

• 比OpenAI的实现快得多。
  在我的台式电脑上，使用GeForce 1080Ti GPU，中等型号，用PyTorch和CUDA转录3:24分钟的语音需要45秒，但我的实现和DirectCompute只需要19秒。
  有趣的是：这是9.63 GB的运行时依赖项，而Whisper.dll是431 KB

• 混合F16/F32精度：自D3D v10.0版本起，Windows需要支持R16_FLOAT缓冲区

• 内置性能探查器，用于测量单个计算着色器的执行时间

• 内存使用率低

• 用于音频处理的Media Foundation支持大多数音频和视频格式（Ogg Vorbis除外），以及大多数在Windows上工作的音频捕获设备（一些专业设备除外，它们只实现ASIO API）。

• 用于音频捕获的语音活动检测。
  该实现基于Mohammad Moattar和Mahdi Homayoonpoor 2009年的文章“一种简单但高效的实时语音活动检测算法”。

• 易于使用的COM型API。nuget上提供了惯用的C#包装。1.10版引入了对PowerShell 5.1的脚本支持，这是Windows上预装的旧版本“Windows PowerShell”。

• 可用的预构建二进制文件

唯一支持的平台是64位 Windows。
应该在Windows 8.1或更新版本上工作，但我只在Windows 10上测试过。
该库需要一个支持Direct3D 11.0的GPU，在2023年，它的意思只是“任何硬件GPU”。最新的不支持D3D 11.0的GPU是2011年的Intel Sandy Bridge。

在CPU方面，库需要AVX1和F16C支持。

开发人员指南

构建说明

1. 克隆此存储库

2. 在Visual Studio 2022中打开WhisperCpp.sln。我使用的是免费软件社区版，版本17.4.4。

3. 切换到Release 配置

4. 在解决方案的Tools子文件夹中生成并运行CompressShaders C#项目。要运行该项目，请在visual studio中右键单击“设置为启动项目”，然后在VS的主菜单中单击“调试/启动而不调试”。成功完成后，您应该会看到一个控制台窗口，其中有一行如下所示：
   压缩的46个计算着色器，123.5 kb->18.0 kb

5.构建Whisper项目以获得本机DLL，或用于C#包装器和nuget包的WhisperNet或示例。

其他注意事项

如果你要在使用Visual C++2022或更新版本构建的软件中使用该库，你可能会以.msm合并模块或vc_redist.x64.exe二进制文件的形式重新分发Visual C++运行时DLL。

如果你这样做，右键单击Whisper项目、属性、C/C++、代码生成，将“Runtime Library”设置从Multi-threaded (/MT)切换到Multi-threaded DLL (/MD)，然后重建：二进制文件将变得更小。

该库包括RenderDoc GPU调试器集成。
从RenderDoc启动程序时，按住F12键以捕获计算调用。

如果要调试HLSL着色器，请使用DLL的调试构建，其中包括着色器的调试构建。您将在调试器中获得更好的用户体验。
该存储库包括许多仅用于开发的代码：耦合替代模型实现、一些计算着色器的兼容FP64版本、调试跟踪和比较跟踪的工具等。

这些东西被预处理器宏或constexpr标志禁用了，我希望保留在这里没问题。

绩效说明

我在办公地点选择了几款GPU进行有限的测试。

具体来说，我已经为英伟达 1080Ti、Ryzen 7 5700G内部的Radeon Vega 8和Ryzen 5 5600U内部的Radeon Vega 7进行了优化。

总结如下。

英伟达为大型型号提供了5.8的相对速度，为中型型号提供了10.6的相对速度。

AMD Ryzen 5 5600U APU为中型型号提供了约2.2的相对速度。不太好，但仍然比实时快得多。

我也在英伟达 1650上测试过：比1080Ti慢，但很好，比实时快得多。

我还测试了酷睿i7-3612QM内部的Intel HD Graphics 4000，中等型号的相对速度为0.14，小型型号为0.44。这比实时慢得多，但我很高兴发现我的软件即使在2012年推出的集成移动GPU上也能工作。

我不确定离散AMD GPU或集成Intel GPU的性能是否理想，它们没有专门针对它们进行优化。
理想情况下，它们可能需要两个最昂贵的计算着色器（mulMatTiled.hlsl和mulMatByRowTiled.hlsl）的稍微不同的构建。
也许还有其他调整，比如Whisper/D3D/device.h头文件中的useReshapedMatMul()值。

我不知道如何衡量，但我有一种感觉，瓶颈是内存，而不是计算。
黑客新闻上有人测试了3060Ti，即带有GDDR6内存的版本。与1080Ti相比，该GPU具有1.3倍FP32 FLOPS，但具有0.92倍VRAM带宽。该应用程序在3060Ti上慢了约10%。

进一步优化

我只花了几天时间优化这些着色器的性能。
也许可以做得更好，以下是一些想法。

• 与FP32相比，Radeon Vega或nVidia 1650等较新的GPU具有更高的FP16性能，但我的计算着色器仅使用FP32数据类型。
  一半的细致，两倍的乐趣

• 在当前版本中，FP16张量使用着色器资源视图向上转换加载的值，使用无序访问视图向下转换存储的值。
  切换到字节地址缓冲区，加载/存储完整的4字节值，并使用f16t32/f32-tof16内部函数在HLSL中进行上变频/下变频可能是个好主意。

• 在当前版本中，所有着色器都是脱机编译的，Whisper.dll包含DXBC字节码。
  HLSL编译器D3DCompiler_47.dll是一个操作系统组件，速度非常快。对于昂贵的计算着色器，最好提供HLSL而不是DXBC，并在启动时使用宏的特定于环境的值进行编译。

• 将整个东西从D3D11升级到D3D12可能是个好主意。
  较新的API更难使用，但它包含了D3D11没有的潜在有用功能：wave intrinsic和explicit FP16.。

缺少的功能

未实现自动语言检测。
在当前版本中，实时音频捕获的延迟很高。
具体而言，根据语音检测，该数字约为5-10秒。
至少在我的测试中，当我提供的音频片段太短时，模型并不满意。

我已经增加了延迟并结束了这一天，但理想情况下，这需要一个更好的解决方案来优化用户体验。

结尾语

在我看来，这是一个无偿的业余项目，我在2022-23年的寒假里完成了。

代码可能有一些bug。

软件是“原封不动”提供的，没有任何形式的担保。

感谢Georgi Gerganov实现了whisper.cpp以及GGML二进制格式的模型。

我不会编写Python程序，也对ML生态系统一无所知。

如果没有一个好的C++参考实现来测试我的版本，我甚至不会启动这个项目。

whisper.cpp项目有一个例子，它使用相同的GGML实现来运行另一个OpenAI的模型GPT-2。

用这个项目中已经实现的计算着色器和相关基础设施来支持ML模型应该不难。

如果你觉得这很有用，如果你考虑向“Come Back Alive”基金会捐款，我将不胜感激。

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1. http://github.xiaoc.cn/Const-me/Whisper/releases/tag/1.11.0 ↩︎

2. https://www.huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp ↩︎ ↩︎

3. http://github.xiaoc.cn/Const-me/Whisper ↩︎