【机器学习】Whisper：开源语音转文本（speech-to-text）大模型实战

一、引言

上一篇对​​​​​​​ChatTTS文本转语音模型原理和实战进行了讲解，第6次拿到了热榜第一🏆。今天，分享其对称功能（语音转文本）模型：Whisper。Whisper由OpenAI研发并开源，参数量最小39M，最大1550M，支持包含中文在内的多种语言。由于其低资源成本、优质的生存效果，被广泛应用于音乐识别、私信聊天、同声传译、人机交互等各种语音转文本场景，且商业化后价格不菲。今天免费分享给大家，不要再去花钱买语音识别服务啦！

二、Whisper 模型原理

2.1 模型架构

Whisper是一个典型的transformer Encoder-Decoder结构，针对语音和文本分别进行多任务（Multitask）处理。

2.2 语音处理

Whisper语音处理：基于680000小时音频数据进行训练，包含英文、其他语言转英文、非英文等多种语言。将音频数据转换成梅尔频谱图，再经过两个卷积层后送入 Transformer 模型。

2.3 文本处理

Whisper文本处理：文本token包含3类：special tokens（标记tokens）、text tokens（文本tokens）、timestamp tokens（时间戳），基于标记tokens控制文本的开始和结束，基于timestamp tokens让语音时间与文本对其。

仅用通俗易懂的语言描述了下Whisper的原理，如果想更深入的了解，请参考OpenAI官方Whisper论文。

三、Whisper 模型实战

3.1 环境安装

本文基于HuggingFace的transfomers库，采用pipeline方式进行极简单的模型实用实战，具体的pipeline以及其他transformers模型使用方式可以参考我之前的文章。

所以，您仅需要安装transformers库。

pip install transformers

当前，语音经常会和视频等其他媒介联系起来，所以我建议您顺带安装多媒体处理工具ffmpeg，没有提供pip库，仅能依靠apt-get安装。

sudo apt-get update && apt-get install ffmpeg

3.2 模型下载

基于pipeline会自动进行模型下载，当然，如果您的网速不行，请替换HF_ENDPOINT为国内镜像。

os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"

transcriber = pipeline(task="automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-medium")

不同尺寸模型参数量、多语言支持情况、需要现存大小以及推理速度如下

3.3 模型推理

推理函数仅需2行，非常简单，基于pipeline实例化1个模型对象，将要转换的音频文件传至模型对象中即可：

def speech2text(speech_file):
    transcriber = pipeline(task="automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-medium")
    text_dict = transcriber(speech_file)
    return text_dict

3.4 完整代码

运行完整代码：

python run_whisper.py -a output_video_enhanced.mp3 

完整代码如下：

import os
os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"
os.environ["TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS"] = "0"
 
from transformers import pipeline
import subprocess
 
def speech2text(speech_file):
    transcriber = pipeline(task="automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-medium")
    text_dict = transcriber(speech_file)
    return text_dict
 
import argparse
import json
def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="语音转文本")
    parser.add_argument("--audio","-a", type=str, help="输出音频文件路径")
 
    args = parser.parse_args()
    print(args) 
 
    text_dict = speech2text(args.audio)
    #print("视频内的文本是：\n" +  text_dict["text"])
    print("视频内的文本是：\n"+ json.dumps(text_dict,indent=4))
 
if __name__=="__main__":
    main()

这里采用argparse处理命令行参数，将mp3音频文件输入后，经过speech2text语音转文本函数处理，返回对应的文本，结果如下：

3.5 模型部署

如果想将该服务部署成语音识别API服务，可以参考之前的FastAPI相关文章。

四、总结

本文是上一篇chatTTS文章的夫妻篇，既然教了大家如何将文本转语音，就一定要教大家如何将语音转成文本，这样技术体系才完整。首先简要概述了Whisper的模型原理，然后基于transformers的pipeline库2行代码实现了Whisper模型推理，希望可以帮助到大家。码字不易，如果喜欢期待您的关注+3连+投票。

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_48007632/article/details/140046145