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https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper
https://pypi.org/project/faster-whisper/
Faster-Whisper是Whisper开源后的第三方进化版本,它对原始的 Whisper 模型结构进行了改进和优化。
faster-whisper 是使用 CTranslate2 重新实现 OpenAI 的 Whisper 模型,CTranslate2 是 Transformer 模型的快速推理引擎。
此实现比 openai/whisper 快 4 倍,同时使用更少的内存实现相同的准确性。通过对 CPU 和 GPU 进行 8 位量化,可以进一步提高效率。
https://github.com/OpenNMT/CTranslate2/
CTranslate2 是一个 C++ 和 Python 库,用于使用 Transformer 模型进行高效推理。
该项目实现了一个自定义运行时,该运行时应用了许多性能优化技术,例如权重量化、层融合、批量重新排序等,以加速和减少 Transformer 模型在 CPU 和 GPU 上的内存使用。
CTranslate2 可以用 pip 安装:
pip install ctranslate2
获取英特尔® oneAPI 数学核心函数库 (oneMKL)
https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/oneapi/onemkl.html
https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/developer/tools/oneapi/onemkl-download.html
CTranslate2 的核心是其高度优化的模型推理实现。它支持多种硬件平台,包括 CPU 和 GPU,并利用了底层的并行计算库如 Intel MKL 或者 cuDNN 来最大化性能。
https://developer.nvidia.com/cudnn
NVIDIA CUDA® 深度神经网络库 (cuDNN) 是用于深度神经网络的 GPU 加速基元库。cuDNN 为标准例程(如前向和后向卷积、注意力、matmul、池化和归一化)提供高度优化的实现。
https://arxiv.org/pdf/1706.03762
目前,自然语言处理中,有三种特征处理器:卷积神经网络、递归神经网络和后起之秀 Transformer。Transformer 风头已经盖过两个前辈,它抛弃了传统的卷积神经网络和递归神经网络,整个网络结构完全是由注意力机制组成。准确地讲,Transformer 仅由自注意力和前馈神经网络组成。
https://github.com/Purfview/whisper-standalone-win
Whisper & Faster-Whisper 独立可执行文件,适合那些不想打扰 Python 的人。
解压文件夹如下:
测试如下:
whisper-faster.exe "D:\videofile.mkv" --language English --model medium --output_dir source
whisper-faster.exe "D:\videofile.mkv" -l English -m medium -o source --sentence
whisper-faster.exe "D:\videofile.mkv" -l Japanese -m medium --task translate --standard
whisper-faster.exe --help
faster-whisper-xxl.exe --language zh --model "large-v2" --compute_type=int8 --sentence -prompt auto --beep_off --print_progress --vad_alt_method pyannote_v3 --ff_mdx_kim2 --mdx_device cpu "yxy_audio.mp3"
从 PyPI 安装:
pip install faster-whisper
from faster_whisper import WhisperModel
model = WhisperModel("tiny")
segments, info = model.transcribe("yxy_audio.mp3")
for segment in segments:
print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))
from faster_whisper import WhisperModel
model = WhisperModel("large-v2")
segments, info = model.transcribe("yxy_audio.mp3")
for segment in segments:
print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))
large-v3模型:https://huggingface.co/Systran/faster-whisper-large-v3/tree/main
large-v2模型:https://huggingface.co/guillaumekln/faster-whisper-large-v2/tree/main
large-v1模型:https://huggingface.co/guillaumekln/faster-whisper-large-v1/tree/main
medium模型:https://huggingface.co/guillaumekln/faster-whisper-medium/tree/main
small模型:https://huggingface.co/guillaumekln/faster-whisper-small/tree/main
base模型:https://huggingface.co/guillaumekln/faster-whisper-base/tree/main
tiny模型:https://huggingface.co/guillaumekln/faster-whisper-tiny/tree/main
or
https://aifasthub.com/models/guillaumekln
这里下载tiny模型到本地:
from faster_whisper import WhisperModel model_size = "large-v2" path = r"C:\Users\tomcat\Desktop\tiny" # Run on GPU with FP16 model = WhisperModel(model_size_or_path=path, device="cpu", local_files_only=True) # or run on GPU with INT8 # model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8_float16") # or run on CPU with INT8 # model = WhisperModel(model_size, device="cpu", compute_type="int8") segments, info = model.transcribe("yxy_audio2.mp3", beam_size=5, language="zh", vad_filter=True, vad_parameters=dict(min_silence_duration_ms=1000)) 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))
local_files_only=True 表示加载本地模型
model_size_or_path=path 指定加载模型路径
device="cuda" 指定使用cuda or cpu
compute_type="int8_float16" 量化为8位
language="zh" 指定音频语言
vad_filter=True 开启vad
vad_parameters=dict(min_silence_duration_ms=1000) 设置vad参数
这里下载large-v2模型到本地:
from faster_whisper import WhisperModel model_size = "large-v2" path = r"C:\Users\tomcat\Desktop\large-v2" # Run on GPU with FP16 model = WhisperModel(model_size_or_path=path, device="cpu", local_files_only=True) # or run on GPU with INT8 # model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8_float16") # or run on CPU with INT8 # model = WhisperModel(model_size, device="cpu", compute_type="int8") segments, info = model.transcribe("yxy_audio2.mp3", beam_size=5, language="zh", vad_filter=True, vad_parameters=dict(min_silence_duration_ms=1000)) 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))
下载cuBLAS and cuDNN:
https://github.com/Purfview/whisper-standalone-win/releases/tag/libs
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
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