网站建设在作用是什么,网站空间的管理站点,浙江东阳市网站建设公司,重庆建设工程公司网站最近有一个音频转文本的需求#xff0c;了解到了OpenAI的whisper模型可以实现。 Whisper 是 OpenAI 提供的一个通用语音识别模型#xff0c;支持多语言的音频转文本功能#xff0c;并具有较高的准确性。它的主要用途包括自动语音识别 (ASR)、语言翻译#xff08;将音频直接…最近有一个音频转文本的需求了解到了OpenAI的whisper模型可以实现。 Whisper 是 OpenAI 提供的一个通用语音识别模型支持多语言的音频转文本功能并具有较高的准确性。它的主要用途包括自动语音识别 (ASR)、语言翻译将音频直接翻译成英文文本等。Whisper 支持将长时间音频文件如对话、采访、演讲转录成文字并且在多语言环境下表现良好。
Whisper 的核心功能
音频转文本自动将音频内容转录为文本。多语言支持Whisper 支持包括中文、法语、西班牙语、阿拉伯语等多种语言。自动语言检测能够识别音频语言无需提前指定。翻译将非英文音频直接翻译成英文文本。
Whisper 模型的安装和使用
1. 下载 Whisper
git clone https://github.com/openai/whisper.git
cd whisper
python -m venv myvenv #创建虚拟环境
venv\Scripts\activate #激活虚拟环境
pip install -r requirements.txt #在该虚拟环境下安装依赖库2. 安装 ffmpeg
自行参考Windows安装安装ffmpeg 如果ffmpeg没有安装成功运行代码会报如下错误 我一开始碰到这个问题以为是音频文件的路径错了
3. 使用 Whisper 进行音频转文本
Whisper 提供了简单的 API可以很方便地加载模型并进行转录。以下是一个基本的代码示例 import whisper
from pathlib import Path
import jsonclass TextSegment:def __init__(self, text, begin, end):self.text textself.begin beginself.end enddef to_dict(self):# 将对象转换为字典return {text: self.text,begin: self.begin,end: self.end}def __repr__(self):return fTextSegment(text{self.text}, begin{self.begin}, end{self.end})# 加载模型可以选择不同大小的模型越大准确率越高但速度较慢
model whisper.load_model(tiny) # 可选 tiny, base, small, medium, large# 转写音频文件path Path(path/A.mp3)
result model.transcribe(str(path)) # 替换为你的音频文件路径
print(result)
TextSegmentList []for item in result[segments]:TextSegmentList.append(TextSegment(item[text], item[start], item[end])) print(f{item[text]}-----{item[start]}----{item[end]})json_string json.dumps([segment.to_dict() for segment in TextSegmentList], indent4)
print(json_string)
with open(path.stem.txt, w) as file:file.write(json_string)
模型返回的数据结构如下所示 数据结构有文本以及对应的结束和开始的时间有了这些数据无论是生成视频字幕还是音频和文本同步定位都是很方便的
4. 模型选择
Whisper 提供多种大小的模型分别为 tiny、base、small、medium 和 large。模型越大识别的准确性越高但计算资源需求也会增加。可以根据需要选择合适的模型。
5. Whisper 的源码结构
Whisper 的代码结构清晰主要包含以下核心部分
whisper/model.py定义模型结构和加载逻辑。whisper/transcribe.py处理音频文件转录的逻辑。whisper/tokenizer.py将音频编码成模型可以理解的 token并将转录后的 token 转换为文本。whisper/audio.py负责音频文件的读取和预处理。
6. 应用场景
Whisper 适用于多种音频转录场景如会议记录、字幕生成、采访转录、实时语音识别等。其多语言支持让它可以应对多语言环境的音频内容。
7. 性能优化建议
Whisper 模型对计算资源要求较高建议在 GPU 环境下运行并根据需求选择较小的模型如 tiny 或 base试过large模型电脑直接卡死。音频质量越高转录的效果越好噪声较大的音频会影响识别效果。
