whisper之初步使用记录

news2025/2/22 8:38:12

文章目录

前言

一、whisper是什么？

二、使用步骤

1.安装

2.python调用

3.识别效果评估

4.一点封装

5.参考链接

总结

前言

随着AI大模型的不断发展，语音识别等周边内容也再次引发关注，通过语音转文字再与大模型交互，从而实现语音与大模型交互。

今天我们介绍下语音识别领域的顶级选手whisper。

一、whisper是什么？

whisper是openai开源的语音识别模型，也是使用了Transformer架构。

openai宣称whisper的语音识别能力已经到了人类的水平。

接下来我们参考Github结合其他技术博客内容，实操下whisper的使用。

二、使用步骤

1.安装

1）pip安装whisper

pip install -U openai-whisper

2）安装ffmpeg

下载地址：ffmpeg下载地址https://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases

选择对应操作系统的安装包即可

Linux系统也可以直接命令方式安装。

对于Windows系统，下载到本地后解压缩即可，但是需要设置环境变量，路径bin（就是在这个路径下有ffmpeg.exe）

特意说明：whisper内部其实调用了ffmpeg，使用的就是cmd形式，应该是将音频文件转为流式以及按时间段分成小段音频（最终识别结果就是按时间段分开的）

2.python调用

import whisper

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

第一次运行的时候，首先需要下载模型文件，base属于比较小尺寸的模型，还有small、large等。

另外如果可能报错，可以尝试重启下开发工具再试，可能就好了（我就遇到这种问题，可能没有重启开发工具，找不到ffmpeg）

3.识别效果评估

我使用了一个11分钟的会议录音文件测试。CPU环境。

使用base模型，用时约2分钟，质量还行

使用small模型，用时约4分钟，质量比base模型的好一些，但是有些反而不如base模型的。

整体上，还行吧。

4.一点封装

由于不同大小的模型识别速度上还是差不少，因此还要结合实际情况选择使用哪个模型，基于这个基础对调用做了一点封装

import whisper
from datetime import datetime

# 模型根路径
model_root="E:\Models\whisper"

class whisper_utils:

    # model_name="base"
    # model_name="small"

    def __init__(self,model_name="base"):
        self.model = whisper.load_model(name=model_name,download_root=model_root)

    def audio_to_txt(self,audio_file: str):

        now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        print(f"{now} 开始识别…")
        result = self.model.transcribe(audio_file)

        now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        print(f"{now} 识别完成")

        return result

这里我把模型路径自己设置了下。

和多数模型文件一样，默认情况下，whisper模型也会下载到C盘Users下当前用户文件夹的.cache下，很容易导致C盘塞满。