WhisperX 安装与使用指南

WhisperX 安装与使用指南

【免费下载链接】whisperX m-bain/whisperX: 是一个用于实现语音识别和语音合成的 JavaScript 库。适合在需要进行语音识别和语音合成的网页中使用。特点是提供了一种简单、易用的 API，支持多种语音识别和语音合成引擎，并且能够自定义语音识别和语音合成的行为。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisperX

本教程将指导您完成自动语音识别工具WhisperX的安装并了解其主要组件。

1. 项目目录结构及介绍

WhisperX的源代码仓库通常包含以下关键目录和文件：

• src: 包含核心算法和实现的主要代码库。
• examples: 提供示例脚本以展示如何使用WhisperX进行语音识别和词级时间戳（Diarization）操作。
• requirements.txt: 列出项目依赖的Python包。
• README.md: 项目简介和快速入门指南。
• .github/workflows: GitHub的工作流程配置，用于自动化测试和部署。

在src目录下，可能会有多个子目录分别对应不同的功能模块，例如模型训练、推理等。

2. 项目启动文件介绍

启动WhisperX服务，您可以使用BentoML框架提供的命令行接口。具体操作如下：

# 导入库并运行服务
bentoml serve service:WhisperX

这里service:WhisperX是指WhisperX模型已封装成一个BentoService，可作为独立的服务运行。它加载预训练的Whisper模型，用于音频转文字的API请求。

3. 项目的配置文件介绍

WhisperX没有明确提及特定的配置文件，但可能需要调整的设置如下：

环境变量

• CUDA_VISIBLE_DEVICES: 指定要用到的GPU设备编号。
• HF_API_KEY: 如果要启用Speaker Diarization，需要Hugging Face的访问令牌。

运行时参数

• language_code: 音频转文本时使用的语言代码。
• device: 设备类型，可以是CPU或GPU，取决于可用资源。
• compute_type: 计算类型，可能是half、float32等，影响模型的内存占用和性能。

这些参数可以通过命令行选项传递给BentoML服务，或者在创建和运行服务时定义。例如，如果你想要指定语言代码为英语，可以这样做：

bentoml serve service:WhisperX --env WHISPER_LANGUAGE_CODE=en

在某些情况下，可能还需要手动编辑bentoml.yaml文件，该文件定义了BentoService的具体设置，包括依赖项、环境变量和运行时参数。

请注意，实际目录结构、启动文件和配置文件可能会因项目更新而有所不同，建议参考项目最新版本的文档或源代码获取详细信息。

【免费下载链接】whisperX m-bain/whisperX: 是一个用于实现语音识别和语音合成的 JavaScript 库。适合在需要进行语音识别和语音合成的网页中使用。特点是提供了一种简单、易用的 API，支持多种语音识别和语音合成引擎，并且能够自定义语音识别和语音合成的行为。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisperX