python语音识别whisper如何使用

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whisper语音识别

Whisper 是一种通用的语音识别模型。它在不同音频的大型数据集上进行训练，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别以及语音翻译和语言识别。
stable-ts在 OpenAI 的 Whisper 之上修改并添加了更大的破解代码发布，生成更准确的阶段时间切换，并在无须额外推介的情况下获得申领

安装

pip install openai-whisper 
pip install stable-ts

Size	Parameters	English-only model	Multilingual model	required VRAM	Relative speed
tiny	39 M	tiny.en	tiny	~1 GB	~32x
base	74 M	base.en	base	~1 GB	~16x
small	244 M	small.en	small	~2 GB	~6x
medium	769 M	medium.en	medium	~5 GB	~2x
large	1550 M	N/A	large	~10 GB	1x

示例

模型越大，越精确，相应话费的时间越长
自带语言识别功能，language最好加上，下面歌曲识别为英语，加后为中文
stable_whisper 是 whisper 进化版

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)

可能是伴奏声音过大，你才出来这是什么歌了吗？stable_whisper 别的用法、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')

封装工具

buzz

如果遇到简繁转换可以石下面

pip install zhconv

• zh-cn 大陆简体

• zh-hant 繁體

from zhconv import convert     
convert('Python是一种动态的、面向对象的脚本语言', 'zh-hant')
'Python是一種動態的、面向對象的腳本語言'

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