记录第一个复现的实时whisper语音转文字demo

原创 已于 2023-07-06 15:12:51 修改 · 1.6k 阅读 · 5 ·
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#whisper #语音识别 #人工智能 #python #pip

于 2023-07-06 14:51:14 首次发布
该项目使用GitHub上的代码实现了一个利用OpenAIWhisper进行实时语音转录的程序。在安装过程中，必须包括speech_recognition库，依赖PyAudio和pocketsphinx，以及ffmpeg-python，以避免运行时错误。运行程序后，加载模型成功，用户只需对着麦克风说话即可实现转录功能。
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元宇宙提示工程实践，提示工程架构师的实践秘籍大公开
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本文简单介绍了whisper的用途、在windows系统下安装部署whisper的方法以及whisper的简单用法。关于whisper的使用部分仅介绍了命令行模式的使用方法，如果你会使用python，也可以使用以下代码来运行whisper。了解更多请参考官方文档。或者如果你想要在网页上运行whisper，可以安装Whisper Webui。
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您是否厌倦了手动转录数小时的录音？您想节省时间并提高工作效率吗？然后，您会很高兴听到 OpenAI 用于语音到文本转换的新 Whisper API！借助这项尖端的 AI 技术，您现在可以在 Python 程序中轻松地将音频文件转换为文本。让我们在下面探讨这是如何工作的！创建一个新文件上面的 Python 代码是如何使用 OpenAI 的 Whisper API 来使用 Python 转录音频文件的示例。
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​​ 是一个强大、高效、低延迟的语音转文本库，具有先进的语音活动检测、唤醒词识别和实时转录功能。该库专为需要快速准确语音转文本转换的实时应用而设计，是构建语音助手和实时语音应用的理想选择。🔗 ​GitHub地址🎯 ​核心价值​：实时语音识别 · 低延迟 · 语音活动检测 · 唤醒词 · 开源库​项目背景​：​语音交互需求​：语音交互应用增长​实时性要求​：实时处理需求​准确性挑战​：语音识别准确性​开源生态​：开源语音技术​多场景应用​：多场景应用需求​项目特色​：⚡ ​低延迟。
探秘 Whisper Real Time：实时通信的新星
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探秘 Whisper Real Time：实时通信的新星 在今天的数字化世界中，实时通信已经成为各种应用程序的核心部分，从在线游戏到协作工具，无处不在。 是一个开放源代码的实时消息传递框架，为开发者提供了一个强大而灵活的解决方案。本文将深入探讨该项目的技术特性、应用场景和其独特优势。 项目简介 Whisper Real Time 是基于 WebSockets 技术构建的，它允许双向、全双工的数据传...
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平台会自动为容器选配合适的算力资源和镜像版本，这里使用的是英伟达 RTX 4090 的算力资源和 PyTorch 的镜像，别忘了使用文章开头的邀请链接，get 免费时长！选择好后，点击「下一步：审核」即可。系统分配资源完成后，待状态显示为「运行中」后，将鼠标悬停在 API 地址处，点击链接进入模型。登录到 OpenBayes 平台后，打开「公共教程」，找到「Whisper Web 在线语音识别工具」的教程。平台在克隆过程中会自动为容器绑定所需要的数据，不需要我们再手动配置，直接点击「下一步：选择算力」。
基于深度学习的中文语音识别系统ASRT
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OpenAI之Whisper实时语音分析转文字
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4.分析语音并输出(默认使用GPU计算，如果没有安装CUDA,请使用CPU)conda环境安装whisper。5.使用CPU计算分析音频并输出。2.安装python3.11。CPU分析音频会比GPU慢。3.安装whisper。1.安装ffmpeg。
Whisper 音频转文字模型体验；语音实时转录文字工具；mp3转avi
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参考： https://github.com/openai/whisper https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44011409/article/details/127507692安装Whisper 和ffmpeg （# on Ubuntu or Debian sudo apt update && sudo apt install ffmpegon Windows using Chocolatey (https://chocolatey.org/) choco install ffmp
实战whisper语音识别第一天，部署服务器，可远程访问，实时语音转文字（全部代码和详细部署步骤）
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Whisper是OpenAI于2022年发布的一个开源深度学习模型，专门用于语音识别任务。它能够将音频转换成文字，支持多种语言的识别，包括但不限于英语、中文、西班牙语等。Whisper模型的特点是它在多种不同的音频条件下（如不同的背景噪声水平、说话者的口音、语速等）都能实现高准确率的语音识别，这得益于它在训练过程中使用的大量多样化的音频数据。
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基于Whisper的实时直播语音转录或翻译是一项使用OpenAI的Whisper模型实现的技术，它能够实时将直播中的语音内容转录成文本，甚至翻译成另一种语言。这一过程大致分为三个步骤：捕获直播音频流、语音识别（转录）以及翻译（如果需要）。下面详细解释其原理和意义。
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语音识别技术近年来发展迅速，广泛应用于智能家居、智能客服、语音助手等领域。Whisper 是由 OpenAI 开发的一种开源语音识别模型，具有高效的转录能力。本研究旨在探讨如何在本地环境中搭建 Whisper 语音识别模型，并实现实时语音识别功能。本文详细描述了搭建环境、模型加载、实时音频流处理等步骤，并通过实验验证了系统的性能和可行性。
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whisper实时语音转文字介绍
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<think>好的，我现在需要处理用户关于Whisper实时语音转文字的询问。用户已经明确要求使用指南和技术原理的介绍，而且之前的对话中有相关引用，我需要结合这些引用内容来构建回答。 首先，用户提到的引用1、2、3都涉及Whisper的应用场景、性能和技术实现。比如引用2提到实时字幕、无障碍辅助等应用，引用3提到了C++移植和GPU加速，这些对技术原理部分有帮助。使用指南方面，可能需要分步骤说明如何部署和使用，比如环境配置、模型选择、实时处理流程等。 接下来，我需要确保回答结构清晰，分使用指南和技术原理两部分。使用指南需要具体步骤，可能包括安装、模型选择、代码示例等。技术原理要涵盖模型架构、实时处理优化、多语言支持等。 还要注意用户可能关心的性能优化，比如GPU加速（引用3提到），以及实时应用中的延迟问题。需要解释Whisper如何处理流式输入，是否有分块处理或缓存机制。 另外，用户可能对实际应用案例感兴趣，引用2中提到的实时字幕、智能助手等，可以举例说明，让回答更具体。 需要检查LaTeX格式是否正确，比如数学公式用$...$，独立公式用$$...$$。但当前问题可能不涉及数学公式，所以可能不需要使用，但要注意如果有技术术语或模型结构中的参数，可能需要用LaTeX表示，比如Transformer层数。 最后，生成相关问题，需要围绕实时应用、技术细节、优化方法、多语言支持等方面提问，确保问题相关且有深度。</think>### Whisper实时语音转文字使用指南与技术原理 #### 一、使用指南（分步说明） 1. **环境部署** - 安装基础框架：推荐使用支持GPU加速的版本（如引用[3]提到的whisper.cpp或Const-me/Whisper） ```bash pip install git+https://github.com/openai/whisper.git ``` - 硬件要求：NVIDIA显卡（需安装CUDA驱动）以启用GPU加速[^3] 2. **模型选择** - 提供5种模型尺寸（tiny/base/small/medium/large），实时场景建议选择`small`或`base`平衡速度与精度 ```python import whisper model = whisper.load_model("small") ``` 3. **实时流处理** - 音频分块：每1-2秒切割音频流，采用重叠窗口技术（前0.5秒重叠）保证连续性 ```python audio_stream = whisper.load_audio("input.wav") result = model.transcribe(audio_stream, language="zh", fp16=False) ``` 4. **输出优化** - 启用实时字幕模式：添加时间戳参数 ```python result = model.transcribe(..., word_timestamps=True) ``` #### 二、技术原理 1. **模型架构** - 基于Transformer的编码器-解码器结构 - 编码器：80通道Log-Mel谱图输入，24层Transformer - 解码器：自回归生成文本，支持50+语言[^3] 2. **实时处理优化** - **流式推理**：通过动态缓存机制保存前$N$帧特征（$N=1500$对应30秒上下文） - **低延迟设计**：采用`temperature`调度策略，首帧响应时间<500ms[^1] 3. **多语言支持** - 语言识别模块：通过概率分布$P_{lang}=softmax(W \cdot h_t)$自动检测语种 - 混合语言处理：支持同一语句中中英文混合识别（如"打开PDF文件"→"Open PDF file"） #### 三、典型应用场景（引用[2]扩展） 1. **视频会议字幕** - 延迟控制：通过WebSocket实现端到端延迟<1.5秒 2. **无障碍辅助** - 准确率：英语WER(word error rate)达2.7%，中文CER(character error rate)4.1%[^1] 3. **智能设备集成** - 嵌入式方案：whisper.cpp可在树莓派4B实现实时转录（4线程CPU占用率<60%） $$ \text{实时性能指标} = \frac{\text{音频时长}}{\text{处理时长}} \times \text{GPU加速比} $$
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