新手指南：快速上手 Distil-Whisper 模型-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02625/article/details/144578854

新手指南：快速上手 Distil-Whisper 模型

distil-medium.en 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/distil-whisper/distil-medium.en

引言

欢迎来到 Distil-Whisper 模型的学习之旅！无论你是刚刚接触语音识别领域，还是希望进一步提升你的技能，本文都将为你提供一个清晰的学习路径。Distil-Whisper 是一个经过蒸馏的 Whisper 模型，具有更快的速度和更小的体积，同时保持了高精度的语音识别能力。通过学习如何使用这个模型，你将能够轻松处理短时和长时的音频文件，并将其应用于各种实际场景中。

主体

基础知识准备

在开始使用 Distil-Whisper 模型之前，了解一些基础理论知识是非常有帮助的。首先，你需要对自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）有一定的了解。ASR 是将语音信号转换为文本的过程，广泛应用于语音助手、语音转文字、语音搜索等领域。

必备的理论知识

语音信号处理：了解如何从音频文件中提取特征，如频谱图、MFCC（梅尔频率倒谱系数）等。
深度学习基础：熟悉神经网络的基本结构，特别是 Transformer 模型，它是 Whisper 和 Distil-Whisper 的核心架构。
模型蒸馏：理解模型蒸馏的概念，即通过训练一个较小的模型来模仿较大模型的输出，从而在保持性能的同时减少计算资源的需求。

学习资源推荐

书籍：《Deep Learning》 by Ian Goodfellow 是深度学习领域的经典教材，适合深入理解神经网络的原理。
在线课程：Coursera 上的《Deep Learning Specialization》由 Andrew Ng 教授，涵盖了从基础到高级的深度学习知识。
文档：阅读 Distil-Whisper 的官方文档，了解模型的具体使用方法和参数设置。

环境搭建

在开始使用 Distil-Whisper 模型之前，你需要搭建一个适合的开发环境。以下是一些必备的软件和工具。

软件和工具安装

Python：Distil-Whisper 模型是基于 Python 的，因此你需要安装 Python 3.7 或更高版本。
Transformers 库：Distil-Whisper 是 Hugging Face 的 Transformers 库的一部分，因此你需要安装最新版本的 Transformers 库。
```
pip install --upgrade pip
pip install --upgrade transformers accelerate datasets[audio]
```
PyTorch：Distil-Whisper 模型依赖于 PyTorch，因此你需要安装 PyTorch。
```
pip install torch
```

配置验证

在安装完所有必要的软件和工具后，你可以通过以下步骤验证环境是否配置正确：

创建一个新的 Python 脚本，并导入必要的库：

import torch
from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, AutoProcessor

检查 PyTorch 是否正确安装：
```
print(torch.__version__)
```

检查 Transformers 库是否正确安装：

from transformers import pipeline
print(pipeline.__doc__)

入门实例

现在你已经准备好开始使用 Distil-Whisper 模型了。我们将通过一个简单的实例来演示如何使用该模型进行短时音频文件的转录。

简单案例操作

加载模型和处理器：

import torch
from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, AutoProcessor, pipeline
from datasets import load_dataset

device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
torch_dtype = torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32

model_id = "distil-whisper/distil-medium.en"

model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained(
    model_id, torch_dtype=torch_dtype, low_cpu_mem_usage=True, use_safetensors=True
)
model.to(device)

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

pipe = pipeline(
    "automatic-speech-recognition",
    model=model,
    tokenizer=processor.tokenizer,
    feature_extractor=processor.feature_extractor,
    max_new_tokens=128,
    torch_dtype=torch_dtype,
    device=device,
)

加载一个示例音频文件并进行转录：

dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
sample = dataset[0]["audio"]

result = pipe(sample)
print(result["text"])

结果解读

运行上述代码后，你将看到模型输出的转录文本。这个文本是模型从音频文件中识别出的语音内容。你可以通过调整 max_new_tokens 参数来控制输出的长度，或者通过设置 chunk_length_s 参数来处理长时音频文件。

常见问题

在使用 Distil-Whisper 模型的过程中，新手可能会遇到一些常见问题。以下是一些注意事项和解决方案。

新手易犯的错误

模型加载失败：确保你已经正确安装了所有依赖库，并且模型 ID 是正确的。
音频文件格式不支持：Distil-Whisper 模型支持常见的音频格式，如 .wav 和 .mp3。如果遇到格式不支持的问题，可以尝试使用音频转换工具将文件转换为支持的格式。
GPU 不可用：如果你在 CPU 上运行模型，速度可能会较慢。确保你的系统支持 CUDA，并且已经正确安装了 GPU 版本的 PyTorch。