音频转文本--我们选择faster-whisper

本文介绍了如何使用faster-whisper将视频文件中的音轨自动转成文字,包括安装Anaconda、创建Python3.10虚拟环境、安装Git、下载源码和模型(如VAD和faster-whisper),以及解决遇到的PyTorch版本问题。

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faster-whisper能用来做什么?
可以将视频文件中的音轨自动转换为文字。
所以,字幕组是要失业了么?
试试看吧,看看转化效果如何。
使用faster-whisper,最好选择python3.10版本,那好吧。
作者的系统环境是:
  • 笔记本:ThindPad P520
  • OS:win11
  • 显卡:Quadro P520
1、安装anaconda
为什么要安装anaconda?
因为我日常开发用python3.11的版本,使用YOLOv8需要python3.8的环境,这次使用faster-whisper需要python3.10的环境,需要切换python环境。
anaconda的安装和配置,请参考《 YOLOv8入门篇--YOLOv8的安装和使用》。
2、创建虚拟环境(指定python3.10)
查看已有的conda虚拟环境
切换到创建好的虚拟环境
conda create -n fwhisper python=3.10
conda env list
conda activate fwhisper
3、安装git命令行工具
下载地址: Git - Downloads
并配置代理
//http || https
git config --global http.proxy 127.0.0.1:7890
git config --global https.proxy 127.0.0.1:7890
4、下载源码faster-whisper-webui
git clone https://github.com/ycyy/faster-whisper-webui.git
进入源码目录:
cd faster-whisper-webui
安装项目依赖:
pip3 install -r requirements.txt
还要安装faster-whisper依赖:
pip3 install -r requirements-fasterWhisper.txt
5、模型的下载和配置
首先在项目的目录建立模型文件夹:
mkdir models
faster-whisper项目内部已经整合了VAD算法,VAD是一种音频活动检测的算法,它可以准确的把音频中的每一句话分离开来,并且让whisper更精准的定位语音开始和结束的位置。
所以,首先需要配置VAD模型:
git clone https://github.com/snakers4/silero-vad
然后,将克隆下来的vad模型放入刚刚建立的Models文件夹中即可。
接着下载faster-whisper模型,下载地址:
git clone https://huggingface.co/guillaumekln/faster-whisper-large-v2
这里建议只下载faster-whisper-large-v2模型,也就是大模型的第二版,因为faster-whisper本来就比whisper快,所以使用large模型优势就会更加的明显。
注意: 下载后的目录是 faster-whisper-large-v2,要分成两级目录: faster-whisper和large-v2。
模型放入models文件夹的faster-whisper目录,最终目录结构如下:
models
├─faster-whisper
│ ├─large-v2
└─silero-vad
  ├─examples
  │ ├─cpp
  │ ├─microphone_and_webRTC_integration
  │ └─pyaudio-streaming
  ├─files
  └─__pycache__
至此,模型就配置好了。
6、测试模型
回到项目根目录faster-whisper-webui下,
执行如下命令:
python cli.py --model large-v2 --vad silero-vad --language Japanese "https://www.youtube.com/watch?v=4cICErqqRSM"
是不是碰到了如下错误?
安装一个合适的pytorch即可
访问: PyTorch
拷贝来自该网页的一个命令,并执行:
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
注意:要安装合适的版本,可以参考《 YOLOv8入门篇--YOLOv8的安装和使用
再次执行测试命令:
python cli.py --model large-v2 --vad silero-vad --language Japanese "https://www.youtube.com/watch?v=4cICErqqRSM"
看到输出如下,成功了!
更高级的一些用法,可以阅读README.md。
### Faster Whisper Medium 模型介绍 Faster Whisper 是一个基于 CTranslate2 的 OpenAI Whisper 模型的重新实现,旨在加速语音识别过程。具体来说,`faster-whisper-medium` 模型是该系列中的中级模型,在速度和准确性之间提供了良好的平衡[^2]。 此模型特别适合那些既希望保持较高精度又需要较快处理速度的应用场景。相比于基础版模型,medium 版本拥有更多的参数量从而提高了识别效果;而相较于大型或超大模型,则更加轻量化易于部署。 ### 使用方法概述 对于 `faster-whisper-medium` 模型而言,其基本使用流程与其他版本相似: - 准备好待处理的音频文件。 - 加载预训练好的 medium 尺寸的 Faster Whisper 模型实例。 - 调用相应的 API 方法执行语音文字任务。 ### 下载与安装指导 #### Docker 方式安装 如果选择通过Docker来运行更快捷的方式设置开发环境的话,可以按照如下命令操作: ```bash docker pull ghcr.io/guillaumekln/faster-whisper:latest ``` 接着启动容器并进入其中继续后续配置工作。 #### Python 库方式安装 当然也可以直接作为Python包来进行本地化集成: ```bash pip install faster_whisper ``` 这一步会自动拉取必要的依赖项并将它们安装到位以便于之后调用。 ### 配置说明 完成上述准备工作后,还需要确保CUDA等相关组件已被正确加载至系统的环境变量路径内,这样才能充分利用GPU资源提升运算效率。可以通过下面这段代码验证当前环境中是否已经具备了所需的条件: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) ``` 当返回True时表示一切正常可继续下一步骤; 否则可能需要进一步排查问题所在直至解决为止。 ### 示例代码展示 这里给出一段简单的例子用于演示如何利用 `faster-whisper-medium` 实现从音频输入到文本输出的过程: ```python from faster_whisper import WhisperModel model_size = "medium" # 创建一个新的Medium尺寸Whisper Model对象 model = WhisperModel(model_size) # 对指定路径下的.wav格式音频文件进行换 segments, info = model.transcribe("/path/to/audio/file.wav") for segment in segments: print(f"[{segment.start:.2f} -> {segment.end:.2f}] {segment.text}") ``` 以上就是有关 `faster-whisper-medium` 这款高效能语音识别解决方案的相关信息汇总以及简单应用示范。
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