Whisper OpenVINO 项目启动与配置教程

Whisper OpenVINO 项目启动与配置教程

whisper-openvino openvino version of openai/whisper 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper-openvino

1. 项目目录结构及介绍

Whisper OpenVINO 项目是一个开源项目，基于 Whisper ASR 模型，使用 OpenVINO 作为后端。以下是项目的目录结构及其介绍：

• data/：存放项目所需的数据文件。
• notebooks/：包含用于数据分析的 Jupyter 笔记本文件。
• tests/：存放项目的测试代码。
• whisper/：包含 Whisper ASR 模型的核心代码。
• .gitignore：指定 Git 忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目的开源协议文件，本项目采用 MIT 协议。
• MANIFEST.in：用于指定打包时包含的文件和目录。
• README.md：项目的说明文件，包含项目的基本信息和使用说明。
• approach.png：项目的流程图或架构图。
• carmack.mp3.txt：存放转录文本的文件。
• language-breakdown.svg：语言分布的图表。
• model-card.md：模型信息的说明文件。
• requirements.txt：项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py：项目的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 whisper 目录中的 Python 脚本实现的。以下是一些主要的启动文件：

• transcribe.py：Whisper ASR 模型的转录脚本，用于将音频文件转录成文本。
• train.py：用于训练 Whisper ASR 模型的脚本。

例如，如果你想使用 Whisper OpenVINO 转录一个名为 carmack.mp3 的音频文件，可以使用以下命令：

whisper carmack.mp3 --model tiny.en --beam_size 3

这条命令将使用 tiny.en 模型对 carmack.mp3 文件进行转录，并设置光束大小为 3。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过修改 whisper 目录中的配置文件来实现。以下是一些主要的配置文件：

• config.json： Whisper ASR 模型的配置文件，包含模型参数、训练参数等。
• environment.yml：用于定义项目运行所需的 Python 环境，包括依赖的 Python 包。

在开始项目之前，你需要根据你的需求修改这些配置文件。例如，你可以调整 config.json 中的模型参数以优化性能或适应不同的使用场景。

在配置环境时，你可以使用以下命令来创建一个符合 environment.yml 文件描述的 Python 环境：

conda env create -f environment.yml

完成环境创建后，你可以使用以下命令来激活这个环境：

conda activate whisper_openvino

以上是 Whisper OpenVINO 项目的启动和配置基本教程，通过这些步骤，你可以在本地环境顺利运行该项目。

whisper-openvino openvino version of openai/whisper 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper-openvino