实时语音转文字(基于NAudio+Whisper+VOSP+Websocket)

今天花了大半天时间研究一个实时语音转文字的程序,目的还包括能够唤醒服务,并把命令提供给第三方。

由于这方面的材料已经很多,我就只把过程中遇到的和解决方案简单说下。源代码开源在AudioWhisper: 实时语音转文字(基于NAudio+Whisper+VOSP+Websocket) (gitee.com)

1、声音录制

这里有三点需要注意的:

1)sampleRate(采样频率)要选择16000,不要选别的,不然Whisper不兼容。

2)声音录制得到的数据是一个个块(block),每次block大概1500byte左右。

3)WAV文件由文件头(共计45个字节)+ 长度标志+Block组+文件尾(大概6个字节)组成,可以直接看NAudio获得相关信息。

2、Whisper使用

也有几点需要注意:

1)不翻墙很难从huggingface.co下载语音模型,可以从Index of / (ggerganov.com)下载

2)需要Net8 的环境,低版本包括NetFramework会卡在ProcessAsync方法上,当然可以换成Process方法

3)处理100个声音块(Block),大概需要3~5秒时间,并不能做到给一段语音就解释这段语音,存在明显的处理性能要求,建议选择好电脑去跑。当然我这边没有从GPU等因素去眼睛了。

4)Whisper的语言包有点怪,感觉是从外国电影翻译学习的,会出现大莫名其妙的的结果,但好在不多,可以根据关键字过滤,比如它会误判存在笑,返回结果为"(笑)"。

5)存在繁体中文的情况,可以采用ChineseConverter方法进行处理。

3、VOSP

Whisper可以的系统初始化时间相对还是可以接受的,在5~10秒左右。而VOSP初始化加载模型需要30~50秒,而且初步测试准确率很低,文字中存在空格。

4、实时语音流程

需要分配多个线程,1一个线程听声音,1个线程解释翻译声音。不能把这两个线程合在一起,原因是翻译声音需要高的计算量。

最后,代码已经上传到git,大家可以直接看,也可以参与编写,AudioWhisper: 实时语音转文字(基于NAudio+Whisper+VOSP+Websocket) (gitee.com)

相关推荐
知来者逆6 天前
基于集成Whisper 与 Pepper-GPT改进人机交互体验并实现顺畅通信
人工智能·gpt·语言模型·自然语言处理·whisper·人机交互
CV-King7 天前
AI生成字幕模型whisper介绍与使用
人工智能·opencv·计算机视觉·whisper
昨日之日200615 天前
Moonshine - 新型开源ASR(语音识别)模型,体积小,速度快,比OpenAI Whisper快五倍 本地一键整合包下载
人工智能·whisper·语音识别
新缸中之脑24 天前
基于Distil-Whisper的实时ASR【自动语音识别】
人工智能·whisper·语音识别
敢敢のwings1 个月前
如何在Windows平台下基于Whisper来训练自己的数据
windows·whisper·1024程序员节
z千鑫1 个月前
【OpenAI】第六节(语音生成与语音识别技术)从 ChatGPT 到 Whisper 的全方位指南
人工智能·chatgpt·whisper·gpt-3·openai·语音识别·codemoss能用ai
bug智造1 个月前
Whisper 音视频转写
whisper·音视频
客院载论1 个月前
论文学习——基于Whisper迁移学习的阿尔兹海默症检测方法——音频特征和语义特征的结合
学习·whisper·迁移学习
盼海1 个月前
安装openai-whisper 失败
python·whisper