背景
本文介绍了一个python实现ASR（语音识别）能力的基础实现，供有需要的人参考。
方案内容
导出语音
使用python的三方库，将视频中的语音导出为 mp3格式。
安装依赖：
shell
pip install moviepy代码如下：
python
from moviepy.editor import VideoFileClip
def extract_audio_from_video(video_path, audio_path):
# 加载视频文件
video_clip = VideoFileClip(video_path)
# 从视频中提取音频
audio_clip = video_clip.audio
# 写入音频文件
audio_clip.write_audiofile(audio_path)
# 使用示例
video_path = r'\path\to\source\vedio\source.mp4' # 视频文件路径
audio_path = r'\path\to\export\voice\export_voice.mp3' # 提取的音频文件保存路径
extract_audio_from_video(video_path, audio_path)语音切割
对于一个培训视频来说，市场一般在半小时到一小时之间，有些甚至长达几个小时。对于这种长视频，需要对音频进行切分，才能更加快速的生成语音和准确的生成概要内容。参考通义 · 听悟中对于音频内容分割的做法，将音频按分钟在静音处切分，然后每3-5个片段生成一个概要内容，作为章节。
实际落地中，使用PyDub库对语音文件进行切分。
语音识别
将分离出来的语音识别成带时间戳的文本。
视频语音识别方面，做的比较好的就是阿里的听悟。这个产品将视频语音识别出来后，做了视频定位，内容分段，段落摘要和全文摘要等。不仅是语音识别，而是通过语音识别衍生出很多其他服务。从产品角度来说，有很多能力和我们要做的事情是吻合的。但由于听悟并不开源，所以只能是找一些开源模型作为替代。
语音识别目前市面上有很多开源的框架可以使用，有大厂背景的模型有：百度-PaddleSpeech，阿里-MMSpeech，阿里-Paraformer，openai-whisper。网上找了一篇介绍的文章，直接引用文章结论，使用 Paraformer作为语音识别工具。正好 Paraformer也是支持时间戳导出的。
>>基于百度、阿里、openai的中文语音识别研究测试报告<<
Paraformer模型发布在魔搭社区，通过魔搭社区的示例代码直接引用测试。Paraformer可以运行在 modescope框架上，也可以运行在 funasr框架上。以下是funasr版本的示例。
以下示例采用的是在线模型，实际应用时，应切换到本地离线模型。
python
from funasr import AutoModel
# paraformer-zh is a multi-functional asr model
# use vad, punc, spk or not as you need
model = AutoModel(model="paraformer-zh", model_revision="v2.0.4",
vad_model="fsmn-vad", vad_model_revision="v2.0.4",
punc_model="ct-punc-c", punc_model_revision="v2.0.4",
# spk_model="cam++", spk_model_revision="v2.0.2",
)
res = model.generate(input=r'D:\工作资料\15-浩鲸大模型\视频检索\录音.mp3',
batch_size_s=300, sentence_timestamp=True,
hotword='魔搭')
print(res)通过指定 sentence_timestamp=True来输出子句信息。使用测试语音，识别出来的结果如下：
json
[
{
"key": "rand_key_2yW4Acq9GFz6Y",
"text": "支持数据库的清洗、转储操作。支持mysql oracle等多个数据库。",
"timestamp": [[1480, 1660], [1660, 1900], [1980, 2140], [2140, 2320], [2320, 2560], [2560, 2800], [3100, 3340], [3400, 3640], [3740, 3980], [3980, 4220], [4240, 4460], [4460, 4700], [5220, 5460], [5480, 5720], [5780, 6560], [6560, 7140], [7180, 7420], [7440, 7660], [7660, 7880], [7880, 8080], [8080, 8320], [8320, 8645]],
"sentence_info": [
{
"text": "支持数据库的清洗、",
"start": 1480,
"end": 3640,
"timestamp": [[1480, 1660], [1660, 1900], [1980, 2140], [2140, 2320], [2320, 2560], [2560, 2800], [3100, 3340], [3400, 3640]]
},
{
"text": "转储操作。",
"start": 3640,
"end": 4700,
"timestamp": [[3740, 3980], [3980, 4220], [4240, 4460], [4460, 4700]]
},
{
"text": "支持 mysql oracle 等多个数据库。",
"start": 4700,
"end": 8645,
"timestamp": [[5220, 5460], [5480, 5720], [5780, 6560], [6560, 7140], [7180, 7420], [7440, 7660], [7660, 7880], [7880, 8080], [8080, 8320], [8320, 8645]]
}
]
}
]取结果中的 sentence_info下的数据，作为识别结果。其中 text为文本内容，start/end为该句子的起止时间。单位是 ms，在转化为视频定位时，需要进行转化。
内容摘要
后续，可继续优化结果。定位到句子对于一个长视频来说意义不大，所以，最终还是需要将识别出来的内容，按照语义进行分段，然后概括段落概要，并记录段落的起止时间。该操作需要基于上述的处理结果，通过gpt大模型来实现。实际后续的检索，也是基于段落概要来进行的。