openai-whisper
whisper
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Whisper 是一种通用语音识别模型。 它是在大量不同音频数据集上进行训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。
方法
Transformer 序列到序列模型针对各种语音处理任务进行训练，包括多语言语音识别、语音翻译、口语识别和语音活动检测。 这些任务联合表示为由解码器预测的标记序列，允许单个模型取代传统语音处理管道的许多阶段。 多任务训练格式使用一组特殊标记作为任务说明符或分类目标。
＃＃ 设置
我们使用 Python 3.9.9 和 PyTorch 1.10.1 来训练和测试我们的模型，但代码库预计与 Python 3.8-3.11 和最新的 PyTorch 版本兼容。 代码库还依赖于一些 Python 包，尤其是 OpenAI 的 tiktoken 的快速标记器实现。 您可以使用以下命令下载并安装（或更新到）最新版本的 Whisper：
pip install -U openai-whisper
或者，以下命令将从该存储库中提取并安装最新的提交及其 Python 依赖项：
pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
要将软件包更新到此存储库的最新版本，请运行：
pip install --upgrade --no-deps --force-reinstall git+https://github.com/openai/whisper.git
它还需要在您的系统上安装命令行工具 ffmpeg，大多数包管理器都可以提供该工具：
# 在 Ubuntu 或 Debian 上
sudo apt update && sudo apt install ffmpeg
# 在 Arch Linux 上
sudo pacman -S ffmpeg
# 在 MacOS 上使用 Homebrew (https://brew.sh/)
酿造安装 ffmpeg
# 在 Windows 上使用 Chocolatey (https://chocolatey.org/)
choco安装ffmpeg
# 在 Windows 上使用 Scoop (https://scoop.sh/)
舀安装 ffmpeg
您可能还需要安装 rust，以防 tiktoken 没有提供预构建的轮子 你的平台。 如果您在上面的pip install命令中看到安装错误，请按照入门页面安装Rust开发环境。 此外，您可能需要配置“PATH”环境变量，例如 导出 PATH="$HOME/.cargo/bin:$PATH"。 如果安装失败并显示“没有名为’setuptools_rust’的模块”，则需要安装“setuptools_rust”，例如 通过运行：
pip 安装 setuptools-rust
可用型号和语言
有五种模型尺寸，其中四种只有英文版本，提供速度和准确性的权衡。 以下是可用型号的名称及其大致内存要求和相对速度。
| 尺寸| 参数| 纯英文版 | 多语言模型 | 所需显存 | 相对速度|
|:------:----------:------------------:----- --------------:-------------:----------------
| 微小| 39 米 | tiny.en | 微小 | 〜1 GB | 〜32x |
| 基地| 74 M | base.en | 基地 | 〜1 GB | 〜16x |
| 小| 244 米 | small.en | 小 | 〜2 GB | 〜6x |
| 中等| 769 米 | medium.en | 中 | 〜5 GB | 〜2x |
| 大| 1550米| 不适用 | 大 | 〜10 GB | 1x |
仅英语应用程序的“.en”模型往往表现更好，尤其是“tiny.en”和“base.en”模型。 我们观察到，“small.en”和“medium.en”模型的差异变得不那么显着。
Whisper 的性能因语言而异。 下图显示了使用“large-v2”模型的 Fleurs 数据集按语言划分的 WER（单词错误率）细分（数字越小，性能越好）。 与其他模型和数据集对应的其他 WER 分数可以在附录 D.1、D.2 和 D.4 中找到。 同时，更多BLEU（双语评估替补）分数可以在附录D.3中找到。 两者都可以在论文中找到。
命令行使用
以下命令将转录音频文件中的语音s，使用“medium”模型：
耳语音频.flac 音频.mp3 音频.wav --模型媒体
默认设置（选择“小”模型）非常适合转录英语。 要转录包含非英语语音的音频文件，您可以使用“–language”选项指定语言：
耳语日语.wav --语言 日语
添加“–tasktranslate”会将演讲翻译成英语：
耳语日语.wav --语言日语 --任务翻译
运行以下命令查看所有可用选项：
耳语——帮助
有关所有可用语言的列表，请参阅 tokenizer.py。
Python 用法
也可以在 Python 中执行转录：
进口耳语
模型 = 耳语.load_model("基础")
结果 = model.transcribe("audio.mp3")
打印（结果[“文本”]）
在内部，“transcribe()”方法读取整个文件并使用滑动的 30 秒窗口处理音频，在每个窗口上执行自回归序列到序列预测。
下面是 whisper.detect_language() 和 whisper.decode() 的示例用法，它们提供对模型的较低级别访问。
进口耳语
模型 = 耳语.load_model("基础")
# 加载音频并填充/修剪它以适合 30 秒
音频 = 耳语.load_audio("音频.mp3")
音频 = 耳语.pad_or_trim(音频)
# 制作 log-Mel 谱图并移动到与模型相同的设备
mel = 耳语.log_mel_spectrogram(音频).to(model.device)
# 检测口语
_, probs = model.detect_language(mel)
print(f"检测到的语言：{max(probs, key=probs.get)}")
# 解码音频
选项 = 耳语.DecodingOptions()
结果 = 耳语.解码（模型，梅尔，选项）
# 打印识别出的文本
打印（结果.文本）
更多示例
请使用讨论中的 显示和讲述 类别来分享 Whisper 和第三方扩展（例如 web）的更多示例用法 演示、与其他工具的集成、不同平台的端口等。
执照
Whisper 的代码和模型权重是根据 MIT 许可证发布的。 有关更多详细信息，请参阅 许可证。