Whisper语音识别微调终极指南：快速打造专属AI助手
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/Whisper-Finetune 还在为语音识别准确率不高而烦恼吗？想要为特定场景定制专属的语音识别引擎吗？今天就来分享一个简单实用的解决方案——Whisper Finetune项目，让你快速上手语音识别模型微调 🚀
为什么选择Whisper Finetune？
Whisper Finetune项目提供了完整的语音识别微调工具链，支持无时间戳数据训练、有时间戳数据训练、无语音数据训练三种模式。无论是智能家居、在线教育，还是企业会议记录，都能找到适合的训练方案。
快速开始：5步完成模型微调
1. 环境准备
python -m pip install -r requirements.txt
2. 数据准备
项目支持多种数据格式，包括带时间戳和不带时间戳的数据。以下是一个标准的数据格式示例：
{
"audio": {"path": "dataset/0.wav"},
"sentence": "近几年，不但我用书给女儿压岁，也劝说亲朋不要给女儿压岁钱，而改送压岁书。",
"language": "Chinese",
"duration": 7.37
}
3. 模型训练
单卡训练命令：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python finetune.py --base_model=openai/whisper-tiny --output_dir=output/
4. 模型合并
训练完成后合并基础模型和Lora模型：
python merge_lora.py --lora_model=output/whisper-tiny/checkpoint-best/ --output_dir=models/
5. 模型部署
支持多种部署方式：
- Web部署：使用infer_server.py启动服务
- 桌面应用：使用infer_gui.py启动GUI界面
- 移动端：Android应用部署
进阶技巧：提升识别准确率
数据增强策略
项目内置了数据增强功能，可以在configs/augmentation.json中配置各种音频增强参数，包括噪音添加、音调变化、语速调整等。
多语言支持
除了中文，项目还支持其他98种语言的语音识别和翻译任务。
性能优化方案
推理加速
- 使用CTranslate2格式模型提升推理速度
- 支持量化技术减小模型体积
- 支持批处理提高并发性能
实用资源汇总
核心程序说明
finetune.py：模型微调主程序infer.py：语音识别预测程序infer_gui.py：图形界面预测程序infer_server.py：Web服务部署程序
训练数据获取
项目提供了aishell.py程序自动下载和准备AIShell数据集，也可以使用自定义数据集进行训练。
结语
通过Whisper Finetune项目，你可以轻松打造专属的语音识别引擎。无论是个人项目还是商业应用，都能找到合适的解决方案。现在就动手试试吧，开启你的语音识别之旅！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
