OpenAI 开源的语音技术 Whisper 真棒！！！

本文主要是介绍OpenAI 开源的语音技术 Whisper 真棒！！！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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在处理音频识别和翻译时，我们经常面临多样化的音频数据和处理多种语言的难题。传统的音频处理方法通常步骤繁杂，各个处理阶段的结果往往需要手动衔接和微调。

一个高效的自动语音识别（ASR）系统对于全球通讯和语言支持工具是极其关键的，尤其是在智能语音助手和电话语音翻译等领域。

然而，开发一个适用于广泛任务的模型，比如能够处理多种语言、进行语音翻译和语言识别，这仍是一个挑战。本篇文章Whisper，可能就是针对这些问题的新答案。

什么是 Whisper？

Whisper 是一个多功能的语音识别模型，通过从网络上收集了 68 万小时的多语言（98 种语言）和多任务（multitask）监督数据对 Whisper 进行了训练，能够执行包括多种语言的语音识别、语音翻译以及语言辨识等多项任务。

该项目的核心之处在于使用了一种基于Transformer架构的序列到序列模型来训练处理不同的语音任务，并通过解码器来预测代表各种任务的特定标记(token)，这一过程有望取代传统音频处理中的多个步骤，并实现对多任务的同时训练。

Whisper 提供5种模型以及英文单一版本来实现速度和精度的权衡，适应不同的需求。

开源项目地址：https://github.com/openai/whisper

如何使用

在 Python 3.9.9 和 PyTorch 1.10.1 环境下进行操作，同时需要依赖openAI’s tiktoken 包来进行快速的标记(tokenize)处理。安装方式如下命令：

pip install -U openai-whisper

更新到最新版本的命令如下：

pip install --upgrade --no-deps --force-reinstall git+https://github.com/openai/whisper.git

需要注意的是，这个项目还要求在系统上安装了命令行工具 ffmpeg，如果在安装过程中出现错误，可能需要安装 Rust 开发环境。安装好以后，以下是一个最简单的使用示例：

import whisper
model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])

在实际应用中我们可以把它封装成API的接口通过HTTP的方式来调用，我们可以使用python的高性能的框架Fast API。

我们可以通过FastAPI的UPload File来实现上传音频文件

# FastAPI使用async/await提升并发性能
async def api_recognition(audio: UploadFile = File(..., description="audio file")):content = await audio.read()

模型默认使用的wav的音频格式，这个时候就需要使用到FFmpeg来对音频进行转换。可以使用到pydub库中的AudioSegment方法对音频进行转换，也是通过调用FFmpeg来进行实现的，感兴趣的同学可以自行了解。

sound = AudioSegment.from_file(io.BytesIO(content))
# 将音频导出为wav格式，参数为FFmpeg对应的参数
# -ar rate        set audio sampling rate (in Hz) 
# -ac channels    set number of audio channels
wav  = sound.export(format="wav",parameters=["-ac","1","-ar","16000"])

该模型支持的输入格式为：str, np.ndarray, torch.Tensor三种

audio: Union[str, np.ndarray, torch.Tensor]

这时我们需要将刚刚的音频字节流转换为np.ndarray格式，这里可以使用soundfile的read方法

我们可以使用curl来进行测试：

# curl -X POST -F "audio=@test.wav" http://127.0.0.1:8000/recognition
{"results":"支付宝到账 100万元","code":0}

完整示例代码

import whisper
from pydub import AudioSegment
import soundfile
import iomodel = whisper.load_model("base",download_root="./.cache/whisper")import uvicorn
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
app = FastAPI(title="whisper")@app.post("/recognition")
async def api_recognition(audio: UploadFile = File(..., description="audio file")):content = await audio.read()sound = AudioSegment.from_file(io.BytesIO(content))wav  = sound.export(format="wav",parameters=["-ac","1","-ar","16000"])speech, _ = soundfile.read(wav,dtype="float32")rec_result = model.transcribe(speech)ret = {"results": rec_result['text'], "code": 0}return retif __name__ == '__main__':uvicorn.run("example-whisper:app",host="0.0.0.0",workers=1)