文章目录

1、简介1.1 whisper1.2 whisperX

2、安装2.1 安装cuda2.2 安装whisperX

结语

1、简介

1.1 whisper

https://arxiv.org/pdf/2212.04356

https://github.com/openai/whisper

Whisper 是一种通用语音识别模型。它是在各种音频的大型数据集上训练的，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。

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。这些任务共同表示为解码器要预测的一系列标记，从而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。

1.2 whisperX

https://github.com/m-bain/whisperX

WhisperX：具有单词级时间戳（和Diarization）的自动语音识别

WhisperX 简介

Whisper 是一个由 OpenAI 开发的通用语音识别模型（ASR），在大量多样化的音频数据集上进行训练，具有惊人的准确性。它同时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。OpenAI 已经将 Whisper 开源，供社区使用。

WhisperX 是基于 OpenAI 开源项目 Whisper 的一个分支，它是一款功能强大的语音转文本（STT，Speech-to-Text）工具，以其出色的转录能力而闻名，并支持多种语言。更令人兴奋的是，它完全免费。

为什么选择 WhisperX

Whisper 在大量多样化的音频数据上进行训练。尽管它能够提供高准确度的转录，但相关的时间戳是话语级别而非单词级别，可能存在数秒不准。而且，Whisper 并不原生支持批处理。

WhisperX 提供了一种快速的自动语音识别方法（在使用 large-v2 时可实现 70x 实时速度），具备单词级时间戳和说话者辨识功能。

WhisperX的特点

使用 whisper large-v2 进行批处理推断，可实现 70x 实时转录。利用 faster-whisper 作为后端，对于 large-v2 只需小于 8GB 的 GPU 显存。（使用beam_size=5）利用 wav2vec2.0 对齐，实现准确的单词级时间戳。利用来自 pyannote-audio 的说话者辨识，实现多说话者 ASR（带有说话者 ID 标签）。VAD 预处理，减少幻听问题，并实现无 WER 降低的批处理。

2、安装

2.1 安装cuda

CUDA是什么：CUDA是NVIDIA推出的一种编程技术。它允许开发者使用C语言来编写能在NVIDIA的图形处理器上运行的代码。通过CUDA，开发者可以将GPU用于通用的并行计算，大大提高了计算效率。

CUDA的一个重要特点是，它允许软件开发者直接使用NVIDIA的GPU来执行某些计算密集型的任务。这是因为GPU内部有许多并行处理单元，可以同时执行许多计算任务，从而大大提高了计算速度。

另外，CUDA还提供了一套完整的开发工具链，包括编译器、调试器和性能分析器，使得开发者可以更方便地开发和优化CUDA程序。

首先使用 cmd 命令行输入 nvidia-smi ，在第一行最右边可以看到CUDA的版本号，我的版本是11.6

<code>nvidia-smi

https://pytorch.org/get-started/locally/

打开网址选择一个比较靠近的版本。

选择生成命令为：

<code>pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

如果网络不好，可以直接到镜像源进行下载安装 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

如果你希望使用 PyTorch 稳定版本，建议使用 CUDA 11.8。可以从 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载相应的存档文件。

验证CUDA是否可用，直接继续命令行中输入 python代码:

<code>import torch

ret = torch.cuda.is_available()

print(ret)

如果输出为True，则代表可以使用GPU显卡了。

<code>import torch

print("Torch version:", torch.__version__)

print("CUDA version:", torch.version.cuda)

print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())

if torch.cuda.is_available():

print("CUDA device:", torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device()))

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

print(device)

https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exe_local

<code>nvcc -V

导入 cuDNN:

https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64

cuDNN 是一款在 Nvidia CUDA 工具包上运行的深度学习库。它专为加速深度学习任务而设计，提供了在 GPU 上高效执行深度神经网络所需的各种功能和优化。

下载 cuDNN。（在登录 Nvidia 账户后，需要注册成为 Nvidia Developer Program 会员。在这个过程中，会要求提供个人信息。）选择CUDA 11.x版本。选择Local Installer for Windows(Zip)下载。

将下载好的 zip 文件解压出来，会得到如下 3 个文件夹：

<code>bin

include

lib

将上述 3 个文件夹移动到CUDA\v11.8目录中，路径为：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8

添加以下环境变量：

变量名：CUDNN_PATH

变量值：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8

2.2 安装whisperX

pip install git+https://github.com/m-bain/whisperx.git

or

pip install git+https://github.com/m-bain/whisperx.git --upgrade

<code>import whisperx

import gc

import os

device = "cpu" #"cuda"

audio_file = "test.mp3"

batch_size = 16 # reduce if low on GPU mem

compute_type = "int8"#"float16" # change to "int8" if low on GPU mem (may reduce accuracy)

# 1. Transcribe with original whisper (batched)

model = whisperx.load_model("tiny", device, compute_type=compute_type)

# save model to local path (optional)

# model_dir = "/path/"

# model = whisperx.load_model("large-v2", device, compute_type=compute_type, download_root=model_dir)

audio = whisperx.load_audio(audio_file)

result = model.transcribe(audio, batch_size=batch_size)

print(result["segments"]) # before alignment

# delete model if low on GPU resources

# import gc; gc.collect(); torch.cuda.empty_cache(); del model

# 2. Align whisper output

model_a, metadata = whisperx.load_align_model(language_code=result["language"], device=device)

result = whisperx.align(result["segments"], model_a, metadata, audio, device, return_char_alignments=False)

print(result["segments"]) # after alignment

# delete model if low on GPU resources

# import gc; gc.collect(); torch.cuda.empty_cache(); del model_a

<code>import whisperx

import zhconv

from whisperx.asr import FasterWhisperPipeline

import time

class WhisperXTool:

device = "cpu" #"cuda"

audio_file = "test.mp3"

batch_size = 16 # reduce if low on GPU mem

# compute_type = "float16" # change to "int8" if low on GPU mem (may reduce accuracy)

compute_type = "int8" # change to "int8" if low on GPU mem (may reduce accuracy)

fast_model: FasterWhisperPipeline

def loadModel(self):

# 1. Transcribe with original whisper (batched)

self.fast_model = whisperx.load_model("tiny", self.device, compute_type=self.compute_type) #large-v2

print("模型加载完成")

def asr(self, filePath: str):

start = time.time()

audio = whisperx.load_audio(filePath)

result = self.fast_model.transcribe(audio, batch_size=self.batch_size)

s = result["segments"][0]["text"]

s1 = zhconv.convert(s, 'zh-cn')

print(s1)

end = time.time()

print('识别使用的时间：', end - start, 's')

return s1

if __name__ == '__main__':

app = WhisperXTool()

app.loadModel()

app.asr(app.audio_file)

<code>import time

import torch

import os

import whisper

from whisper.utils import get_writer

from faster_whisper import WhisperModel

import whisperx

import gc

def whisper_test():

os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'TRUE'

filename = "test.mp3"

## window GPU cuda

## window CPU cpu

## mac CPU cpu

## mac GPU

model = whisper.load_model("large-v3",device="cuda")code>

result = model.transcribe(audio=filename, fp16 =False)

output_directory = "."

word_options = {

"highlight_words": True,

"max_line_count": 50,

"max_line_width": 3

}

srt_writer = get_writer("srt", output_directory)

srt_writer(result, filename, word_options)

def faster_whisper_test():

model_size = "large-v3"

## window cpu

model = WhisperModel(model_size, device="cpu", compute_type="int8", cpu_threads=16)code>

# window gpu

# model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="float16")code>

segments, info = model.transcribe("test.mp3", beam_size = 5)

print("Detected language '%s' with probability %f" % (info.language, info.language_probability))

for segment in segments:

print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))

def whisperx_test():

device = "cpu"

model_size = "tiny"

# model_size ="large-v3"

audio_file = "test.mp3"

batch_size = 16

compute_type = "int8"

# widnow CPU

model = whisperx.load_model(model_size, device, compute_type=compute_type)

# window GPU

# model = whisperx.load_model(model_size, "cuda", compute_type="float16")code>

audio = whisperx.load_audio(audio_file)

result = model.transcribe(audio, batch_size=batch_size)

print(result["segments"])

if __name__ == "__main__":

whisperx_test()

更多AI信息如下：

2024第四届人工智能、自动化与高性能计算国际会议(AIAHPC 2024)将于2024年7月19-21日在中国·珠海召开。

大会网站：更多会议详情

时间地点：中国珠海-中山大学珠海校区｜2024年7月19-21日

结语