《Distil-Whisper: 从入门到精通的实战教程》

《Distil-Whisper: 从入门到精通的实战教程》

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

引言

在自动语音识别（ASR）领域，Distil-Whisper作为一种高效、轻量级的模型，以其出色的性能和便捷的使用方式赢得了广泛关注。本教程旨在帮助读者从基础入门到深入掌握Distil-Whisper的使用，涵盖环境搭建、简单实例、高级功能应用，以及性能优化等多个维度。

主体

基础篇

模型简介

Distil-Whisper是基于Whisper模型进行知识蒸馏后的产物，具有更快的速度、更小的体积，同时在性能上与原模型相差无几。它专注于英语语音识别，但目前社区正在努力将其扩展到其他语言。

环境搭建

首先，确保安装了最新版本的Transformers库和必要的datasets依赖：

pip install --upgrade pip
pip install --upgrade transformers accelerate datasets[audio]

简单实例

以下是一个使用Distil-Whisper进行短时语音识别的简单例子：

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,
)

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

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

进阶篇

深入理解原理

Distil-Whisper采用了知识蒸馏技术，从Whisper模型中学习到了关键的语音识别知识，使其在保持较高识别准确率的同时，减少了模型参数和计算量。

高级功能应用

Distil-Whisper支持长时语音识别，并且通过分块算法实现了比Whisper原始算法更快9倍的速度。以下是一个使用该功能的例子：

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,
    chunk_length_s=15,
    batch_size=16,
    torch_dtype=torch_dtype,
    device=device,
)

dataset = load_dataset("distil-whisper/librispeech_long", "default", split="validation")
sample = dataset[0]["audio"]

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

参数调优

Distil-Whisper提供了多种参数，如chunk_length_s和batch_size，可以根据实际情况进行调整以优化性能。

实战篇

项目案例完整流程

在本篇中，我们将展示一个完整的项目案例，从数据准备到模型训练，再到部署应用。

常见问题解决

在这一部分，我们将讨论在使用Distil-Whisper过程中可能会遇到的问题，并提供解决方案。

精通篇

自定义模型修改

对于有经验的用户，本篇将介绍如何根据具体需求对Distil-Whisper模型进行自定义修改。

性能极限优化

我们将探讨如何通过使用Flash Attention等先进技术，对Distil-Whisper进行进一步的性能优化。

前沿技术探索

最后，我们将展望Distil-Whisper在自动语音识别领域的未来发展，以及相关的前沿技术。

通过本教程的学习，您将能够全面掌握Distil-Whisper的使用，并能够应用于实际的语音识别项目中。

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