AI生成字幕模型whisper介绍与使用

文章目录

前言
一、whisper介绍
二、预训练模型下载与环境配置
三、推理

前言

随着人工智能技术的飞速发展，AI生成字幕模型已成为视频内容创作和传播领域的重要工具。其中，OpenAI推出的Whisper模型以其卓越的性能和广泛的应用场景，受到了广大用户和研究者的关注。本文将详细介绍Whisper模型的基本原理、特点、应用场景以及使用方法，旨在帮助读者更好地了解和运用这一先进技术。

一、whisper介绍

Whisper是端到端的语音系统，相比于之前的端到端语音识别，其特点主要是：

多语种：英语为主，支持99种语言，包括中文。
多任务：语音识别为主，支持VAD、语种识别、说话人日志、语音翻译、对齐等。
数据量：68万小时语音数据用于训练，从公开数据集或者网络上获取的多种语言语音数据，远超之前语音识别几百、几千、最多1万小时的数据量。下面会展开介绍。
鲁棒性：主要还是源于海量的训练数据，并在语音数据上进行了常见的增强操作，例如变速[1]、加噪、谱增强[2]等。
多模型：提供了从tiny到Turbo，适合不同场景。其中Turbo 模型是 Large-V3 的优化版本，可提供更快的转录速度，同时将准确性的下降降至最低。如下图所示：

Whisper模型的性能因语言而异。下表展示了大型-v3和大型-v2模型在不同语言上的性能分解，使用的是在Common Voice 15和Fleurs数据集上评估的WER（单词错误率）或CER（字符错误率，以斜体显示）。

模型采用了经典的基于Transformer的Encoder-Decoder的结构。模型输入的特征是80维Fbank特征，输出的label是文本ID，在文本ID之前是语种ID、任务类型、时间戳三个特殊标记。如下图所示。

二、预训练模型下载与环境配置

本文作者利用CT-Transformer标点模型对中文开源数据(AISHELL1 AISHELL2 WENETSPEECH HKUST)加标点，基于Belle-whisper-large-v3-zh进行了Lora微调，得到标点能力提升的Belle-whisper-large-v3-zh-punct，在复杂场景下（wenetspeech_meeting）上有进一步提升。模型已经开源到Huggingface，欢迎下载：

点进想要下载的模型界面点击

可以将下面的文件全部下载并移动到一个文件夹下

环境配置：

创建虚拟环境并安装pytorch：

python 复制代码

conda create -n whisper python=3.9
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

下载whisper项目：

cd到下载好的项目路径中

执行：

python 复制代码

pip install -r requirement.txt

三、推理

运行下面代码：

model的路径就是刚才下载好的文件夹，transcriber是你准备识别的音频文件

python 复制代码

from transformers import pipeline

transcriber = pipeline(
  "automatic-speech-recognition",
  model=r"F:\whisper-main\cccc/",return_timestamps=True
)

transcriber.model.config.forced_decoder_ids = (
  transcriber.tokenizer.get_decoder_prompt_ids(
    language="zh",
    task="transcribe"
  )
)

transcription = transcriber("D:\ApowerREC/1~1.mp3")
print(transcription)