本地搭建 Whisper 语音识别模型实现实时语音识别研究

2024-09-04 06:04

本文主要是介绍本地搭建 Whisper 语音识别模型实现实时语音识别研究,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!

目录

摘要

关键词

1. 引言

2. Whisper 模型简介

3. 环境准备

4. 系统架构与实现

4.1 模型加载

4.2 实时音频输入处理

4.3 实时转录处理

4.4 程序实现的框架

4.5 代码实现

5. 实验与结果

6. 讨论

7. 结论

参考文献


摘要

语音识别技术近年来发展迅速,广泛应用于智能家居、智能客服、语音助手等领域。Whisper 是由 OpenAI 开发的一种开源语音识别模型,具有高效的转录能力。本研究旨在探讨如何在本地环境中搭建 Whisper 语音识别模型,并实现实时语音识别功能。本文详细描述了搭建环境、模型加载、实时音频流处理等步骤,并通过实验验证了系统的性能和可行性。

关键词

语音识别, Whisper, 实时处理, PyTorch, PyAudio

1. 引言

语音识别技术已经成为人机交互中的重要组成部分,其应用范围不断扩大。在不同的场景中,实时语音识别尤为重要,如智能家居、智能客服系统等。Whisper 作为一个开源的语音识别模型,提供了从小到大的多种模型,可满足不同性能和精度的需求。本文通过在本地环境中搭建 Whisper 模型,并结合实时音频流的处理技术,实现了实时语音识别的功能。

2. Whisper 模型简介

Whisper 是由 OpenAI 发布的开源语音识别模型。该模型基于 Transformer 架构,能够高效地处理音频输入,并提供准确的转录输出。Whisper 支持多种模型尺寸(tiny、base、small、medium、large),在不同的计算资源下提供了不同的精度和速度选择。模型训练时使用了大量的多语言和多领域数据,使得它在各种场景下表现出色。

3. 环境准备

在本地搭建 Whisper 模型,需要准备以下环境:

  • Python 3.8 或更高版本:确保兼容性和最新的功能支持。
  • PyTorch:Whisper 模型依赖于 PyTorch 进行深度学习运算。根据是否使用 GPU,选择相应的安装命令。
  • PyAudio:用于实时音频输入的处理。
  • 其他依赖库:如 NumPy,用于音频数据的处理。
4. 系统架构与实现
4.1 模型加载

Whisper 模型可以通过 OpenAI 提供的 GitHub 仓库获取,并通过 Python 安装:

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git

安装完成后,可以通过 Python 代码加载模型:

import whisper model = whisper.load_model("base") # 加载 base 模型 
4.2 实时音频输入处理

为了实现实时语音识别,使用 PyAudio 库捕获音频输入并实时处理:

import pyaudio
import numpy as np

p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000, input=True, frames_per_buffer=1024)

while True:
    data = stream.read(1024)
    audio_data = np.frombuffer(data, dtype=np.int16).astype(np.float32) / 32768.0
    # 将音频数据传递给 Whisper 模型进行转录

4.3 实时转录处理

将捕获的音频数据实时传递给 Whisper 模型,进行语音转录:

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

通过上述流程,能够实时捕获麦克风输入的音频并进行转录,达到实时语音识别的效果。

4.4 程序实现的框架

为了使实时语音识别系统更加健壮和可维护,我们需要构建一个完整的程序框架。以下是该系统的主要组成部分:

  1. 音频输入模块:负责捕获实时音频流。
  2. 音频处理模块:对音频数据进行预处理,包括降噪、归一化等。
  3. 语音识别模块:使用 Whisper 模型对处理后的音频进行转录。
  4. 结果输出模块:将转录的文本结果输出到控制台或其他接口。
4.5 代码实现

以下是实现上述框架的完整代码:

import pyaudio
import numpy as np
import whisper

# 加载 Whisper 模型
model = whisper.load_model("base")

def process_audio_data(audio_chunk):
    """
    将音频块数据转换为模型可以处理的格式。
    """
    audio_data = np.frombuffer(audio_chunk, dtype=np.int16).astype(np.float32) / 32768.0
    return audio_data

def transcribe_audio(audio_data):
    """
    使用 Whisper 模型对音频数据进行转录。
    """
    result = model.transcribe(audio_data)
    return result['text']

def main():
    # 配置 PyAudio
    p = pyaudio.PyAudio()
    stream = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000, input=True, frames_per_buffer=1024)

    print("开始实时语音识别...")

    try:
        while True:
            # 读取音频块
            audio_chunk = stream.read(1024)
            
            # 处理音频数据
            audio_data = process_audio_data(audio_chunk)
            
            # 转录音频数据
            text = transcribe_audio(audio_data)
            
            # 输出转录结果
            print(text)

    except KeyboardInterrupt:
        print("\n停止实时语音识别.")
    finally:
        # 关闭音频流
        stream.stop_stream()
        stream.close()
        p.terminate()

if __name__ == "__main__":
    main()

5. 实验与结果

为了验证系统的性能,我们在不同的硬件配置下进行了实验测试。测试中使用了不同大小的 Whisper 模型,并比较了其在实时语音识别任务中的延迟和准确性。实验结果表明,在 GPU 环境下,大模型(如 medium 和 large)能够提供更高的转录准确性,而在 CPU 环境下,小模型(如 tiny 和 base)则提供了较快的响应速度。

6. 讨论

通过本地搭建 Whisper 模型并实现实时语音识别,我们发现:

  • 模型大小与硬件配置对实时性能有显著影响。
  • PyAudio 在实时音频处理方面性能良好,但需要考虑音频格式和采样率的兼容性。
  • Whisper 模型在多语言环境下具有较好的泛化能力,但对某些特定领域的词汇准确性可能有待提高。
7. 结论

本研究成功地在本地环境中搭建了 Whisper 语音识别模型,并实现了实时语音识别功能。通过实验验证了系统的性能,并对其进行了详细的讨论。未来工作可以考虑在低延迟环境下优化模型的转录速度,或者结合更多的预处理技术来提高识别准确性。

参考文献
  1. OpenAI Whisper GitHub Repository. GitHub - openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision
  2. PyTorch Documentation. https://pytorch.org/docs/
  3. PyAudio Documentation. https://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio/

这篇关于本地搭建 Whisper 语音识别模型实现实时语音识别研究的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1135200

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

hdu1043(八数码问题,广搜 + hash(实现状态压缩) )

利用康拓展开将一个排列映射成一个自然数,然后就变成了普通的广搜题。 #include<iostream>#include<algorithm>#include<string>#include<stack>#include<queue>#include<map>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<ctype.h>#inclu

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

阿里开源语音识别SenseVoiceWindows环境部署

SenseVoice介绍 SenseVoice 专注于高精度多语言语音识别、情感辨识和音频事件检测多语言识别: 采用超过 40 万小时数据训练,支持超过 50 种语言,识别效果上优于 Whisper 模型。富文本识别:具备优秀的情感识别,能够在测试数据上达到和超过目前最佳情感识别模型的效果。支持声音事件检测能力,支持音乐、掌声、笑声、哭声、咳嗽、喷嚏等多种常见人机交互事件进行检测。高效推

【C++】_list常用方法解析及模拟实现

相信自己的力量,只要对自己始终保持信心,尽自己最大努力去完成任何事,就算事情最终结果是失败了,努力了也不留遗憾。💓💓💓 目录   ✨说在前面 🍋知识点一:什么是list? •🌰1.list的定义 •🌰2.list的基本特性 •🌰3.常用接口介绍 🍋知识点二:list常用接口 •🌰1.默认成员函数 🔥构造函数(⭐) 🔥析构函数 •🌰2.list对象

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

让树莓派智能语音助手实现定时提醒功能

最初的时候是想直接在rasa 的chatbot上实现,因为rasa本身是带有remindschedule模块的。不过经过一番折腾后,忽然发现,chatbot上实现的定时,语音助手不一定会有响应。因为,我目前语音助手的代码设置了长时间无应答会结束对话,这样一来,chatbot定时提醒的触发就不会被语音助手获悉。那怎么让语音助手也具有定时提醒功能呢? 我最后选择的方法是用threading.Time

Android实现任意版本设置默认的锁屏壁纸和桌面壁纸(两张壁纸可不一致)

客户有些需求需要设置默认壁纸和锁屏壁纸  在默认情况下 这两个壁纸是相同的  如果需要默认的锁屏壁纸和桌面壁纸不一样 需要额外修改 Android13实现 替换默认桌面壁纸: 将图片文件替换frameworks/base/core/res/res/drawable-nodpi/default_wallpaper.*  (注意不能是bmp格式) 替换默认锁屏壁纸: 将图片资源放入vendo

C#实战|大乐透选号器[6]:实现实时显示已选择的红蓝球数量

哈喽,你好啊,我是雷工。 关于大乐透选号器在前面已经记录了5篇笔记,这是第6篇; 接下来实现实时显示当前选中红球数量,蓝球数量; 以下为练习笔记。 01 效果演示 当选择和取消选择红球或蓝球时,在对应的位置显示实时已选择的红球、蓝球的数量; 02 标签名称 分别设置Label标签名称为:lblRedCount、lblBlueCount

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了