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python語音識別whisper的使用

 更新時間:2023年02月27日 10:05:49   作者:風(fēng)華浪浪  
本文主要介紹了python語音識別whisper的使用,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

一、背景

最近想提取一些視頻的字幕,語音文案,研究了一波

二、whisper語音識別

Whisper 是一種通用的語音識別模型。它在不同音頻的大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練,也是一個多任務(wù)模型,可以執(zhí)行多語言語音識別以及語音翻譯和語言識別。
stable-ts在 OpenAI 的 Whisper 之上修改并添加了更大的破解代碼發(fā)布,生成更準(zhǔn)確的階段時間切換,并在無須額外推介的情況下獲得申領(lǐng)

安裝

pip install openai-whisper 
pip install stable-ts
SizeParametersEnglish-only modelMultilingual modelRequired VRAMRelative speed
tiny39 Mtiny.entiny~1 GB~32x
base74 Mbase.enbase~1 GB~16x
small244 Msmall.ensmall~2 GB~6x
medium769 Mmedium.enmedium~5 GB~2x
large1550 MN/Alarge~10 GB1x

三、示例

模型越大,越精確,相應(yīng)話費(fèi)的時間越長
自帶語言識別功能,language最好加上,下面歌曲識別為英語,加后為中文
stable_whisper 是 whisper 進(jìn)化版

import whisper
import stable_whisper as whisper

class WhisperTranscriber(object):

? ? def __init__(self, model_name):
? ? ? ? self.model = whisper.load_model(model_name)

? ? def whisper_transcribe(self, audio_path):
? ? ? ? audio = self.model.transcribe(audio_path, fp16=False, language='Chinese')
? ? ? ? return audio['text']

if __name__ == '__main__':

? ? transcriber = WhisperTranscriber("base")
? ? text = transcriber.whisper_transcribe("257853511.mp3")
? ? print(text)

可能是伴奏聲音過大,你才出來這是什么歌了嗎?stable_whisper 別的用法、生成字幕

import stable_whisper
model = stable_whisper.load_model('base')
results = model.transcribe('257853511.mp3', fp16=False, language='Chinese')
stable_whisper.results_to_sentence_srt(results, 'audio')
stable_whisper.results_to_sentence_word_ass(results, 'audio.ass')

四、封裝工具

buzz

如果遇到簡繁轉(zhuǎn)換可以石下面

pip install zhconv
  • zh-cn 大陸簡體
  • zh-hant 繁體
from zhconv import convert     
convert('Python是一種動態(tài)的、面向?qū)ο蟮哪_本語言', 'zh-hant')
'Python是一種動態(tài)的、面向?qū)ο蟮哪_本語言'

到此這篇關(guān)于python語音識別whisper的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python語音識別whisper內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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