python语音识别whisper如何使用

发布时间：2023-02-27 15:04:20 作者：iii
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Python语音识别Whisper如何使用

引言

语音识别技术在现代应用中变得越来越重要，从智能助手到自动字幕生成，语音识别都扮演着关键角色。Open 推出的 Whisper 是一个强大的语音识别模型，能够将语音转换为文本。本文将详细介绍如何在 Python 中使用 Whisper 进行语音识别。

1. 安装 Whisper

首先，我们需要安装 Whisper 及其依赖项。Whisper 依赖于 PyTorch 和 Hugging Face 的 transformers 库。你可以通过以下步骤安装这些依赖项。

1.1 安装 PyTorch

PyTorch 是 Whisper 的主要依赖项之一。你可以通过以下命令安装 PyTorch：

pip install torch

1.2 安装 Whisper

接下来，安装 Whisper 模型：

pip install openai-whisper

1.3 安装 Transformers

Whisper 使用了 Hugging Face 的 transformers 库，因此你还需要安装它：

pip install transformers

2. 加载 Whisper 模型

安装完成后，我们可以开始加载 Whisper 模型。Whisper 提供了多种预训练模型，你可以根据需要选择合适的模型。

2.1 导入库

首先，导入所需的库：

import whisper

2.2 加载模型

使用 whisper.load_model 函数加载模型。你可以选择不同的模型大小，如 tiny, base, small, medium, 和 large。

model = whisper.load_model("base")

3. 语音识别

加载模型后，我们可以使用它来进行语音识别。Whisper 支持多种输入格式，包括音频文件和直接录制的音频。

3.1 从音频文件识别

假设你有一个音频文件 audio.mp3，你可以使用以下代码将其转换为文本：

result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])

3.2 从录制的音频识别

你也可以直接从麦克风录制音频并进行识别。首先，安装 pyaudio 库：

pip install pyaudio

然后，使用以下代码录制音频并识别：

import pyaudio
import wave
import whisper

# 录制音频
def record_audio(filename, duration=5):
    CHUNK = 1024
    FORMAT = pyaudio.paInt16
    CHANNELS = 1
    RATE = 16000

    p = pyaudio.PyAudio()

    stream = p.open(format=FORMAT,
                    channels=CHANNELS,
                    rate=RATE,
                    input=True,
                    frames_per_buffer=CHUNK)

    print("Recording...")

    frames = []

    for i in range(0, int(RATE / CHUNK * duration)):
        data = stream.read(CHUNK)
        frames.append(data)

    print("Recording finished.")

    stream.stop_stream()
    stream.close()
    p.terminate()

    wf = wave.open(filename, 'wb')
    wf.setnchannels(CHANNELS)
    wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))
    wf.setframerate(RATE)
    wf.writeframes(b''.join(frames))
    wf.close()

# 录制音频并识别
record_audio("temp.wav")
model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("temp.wav")
print(result["text"])

4. 高级用法

Whisper 还提供了一些高级功能，如语言检测、时间戳生成等。

4.1 语言检测

Whisper 可以自动检测音频的语言。你可以通过以下代码获取检测到的语言：

result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["language"])

4.2 时间戳生成

Whisper 可以为识别的文本生成时间戳。你可以通过以下代码获取时间戳：

result = model.transcribe("audio.mp3", word_timestamps=True)
for segment in result["segments"]:
    print(f"{segment['start']} - {segment['end']}: {segment['text']}")

5. 性能优化

Whisper 的性能取决于模型的大小和硬件的性能。以下是一些优化建议：

5.1 选择合适的模型

较小的模型（如 tiny 和 base）在 CPU 上运行速度较快，但识别精度较低。较大的模型（如 medium 和 large）在 GPU 上运行效果更好，但需要更多的计算资源。

5.2 使用 GPU

如果你有 GPU，建议使用 GPU 来加速 Whisper 的运行。你可以通过以下代码检查是否有可用的 GPU：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果返回 True，则可以使用 GPU 来加载模型：

model = whisper.load_model("base").to("cuda")

6. 结论

Whisper 是一个功能强大的语音识别工具，能够将语音转换为文本。通过本文的介绍，你应该已经掌握了如何在 Python 中使用 Whisper 进行语音识别。无论是从音频文件还是直接录制音频，Whisper 都能提供高质量的识别结果。希望本文对你有所帮助，祝你在语音识别的旅程中取得成功！

参考文献：