关于做网站电话销售成都百度推广账户优化

whisper 语音识别

flyfish

Whisper 是一种通用的语音识别模型。它在大量多样化的音频数据集上进行了训练，同时也是一个多任务模型，能够执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。

这是一个基于 Transformer 的序列到序列模型，训练了多种语音处理任务，包括多语言语音识别、语音翻译、口语语言识别和语音活动检测。这些任务被联合表示为一系列由解码器预测的标记，从而使得单个模型可以替代传统语音处理流程中的多个阶段。多任务训练格式使用了一组特殊标记，作为任务指定符或分类目标。

从视频中提取音频

import argparse
from moviepy import VideoFileClipclass AudioExtractor:def __init__(self, video_path, audio_path):self.video_path = video_pathself.audio_path = audio_pathdef extract(self):try:video = VideoFileClip(self.video_path)audio = video.audioaudio.write_audiofile(self.audio_path)print("音频提取成功！")except Exception as e:print(f"提取音频时出现错误: {e}")finally:if 'video' in locals():video.close()if 'audio' in locals():audio.close()if __name__ == "__main__":parser = argparse.ArgumentParser(description='从视频中提取音频')parser.add_argument('--video', default='your_video.mp4', help='视频文件路径，默认为 your_video.mp4')parser.add_argument('--audio', default='extracted_audio.mp3', help='音频文件保存路径，默认为 extracted_audio.mp3')args = parser.parse_args()extractor = AudioExtractor(args.video, args.audio)extractor.extract()

语音识别

长音频文件的处理方法

对于长音频文件，直接一次性处理可能会导致显存不足或性能下降。以下是一些建议：

1. 合理设置 chunk_length_s 和 stride_length_s

   • 将音频分割成较短的片段（如 30 秒），根据硬件性能和模型能力调整此值。
   • 设置适当的重叠时间（如 5 秒），增加重叠时间可以提高转录结果的连贯性，但会增加计算量。
   • 示例：chunk_length_s=30, stride_length_s=5

2. 分批处理

   • 使用 batch_size 参数来分批处理音频片段，避免一次性加载过多数据。

import argparse
from transformers import pipelineclass TranscriberFactory:"""用于创建语音识别管道 (transcriber)"""@staticmethoddef create_transcriber(model_path,  # 模型路径或名称device="cuda:0",  # 运行设备，"cpu" 或 "cuda:0"（GPU）chunk_length_s=30,  # 每个片段的长度（秒）stride_length_s=5,  # 片段之间的重叠时间（秒）return_timestamps=True  # 是否返回时间戳信息):"""创建并返回一个语音识别管道对象。:param model_path: 指定模型的路径或名称。:param device: 指定运行设备，如 "cpu" 或 "cuda:0"（默认使用 GPU）。:param chunk_length_s: 处理长音频时，每个片段的长度（秒），默认为 30 秒。:param stride_length_s: 片段之间的重叠时间（秒），用于平滑转录结果，默认为 5 秒。:param return_timestamps: 是否返回每个片段的时间戳信息，默认为 True。:return: 返回一个 transcriber 对象，用于执行语音识别任务。"""return pipeline(task="automatic-speech-recognition",  # 任务类型：自动语音识别 (ASR)model=model_path,  # 指定使用的模型路径或名称device=device,  # 指定运行设备framework="pt",  # 使用 PyTorch 框架 ("pt")tokenizer=None,  # 分词器，默认使用与模型关联的分词器feature_extractor=None,  # 特征提取器，默认使用与模型关联的特征提取器model_kwargs=None,  # 额外传递给模型初始化的参数pipeline_class=None,  # 自定义管道类，默认使用 Hugging Face 提供的标准管道chunk_length_s=chunk_length_s,  # 每个片段的长度（秒）stride_length_s=stride_length_s,  # 片段之间的重叠时间（秒）return_timestamps=return_timestamps  # 是否返回时间戳信息)class ConfigurationManager:"""用于管理配置信息"""_instance = None  # 保存单例实例def __new__(cls, *args, **kwargs):"""确保 ConfigurationManager 只有一个实例。:return: 返回唯一的实例对象。"""if cls._instance is None:  # 如果实例不存在，则创建新实例cls._instance = super().__new__(cls)return cls._instance  # 返回已存在的实例def __init__(self, model_path, audio_path):"""初始化配置管理器。:param model_path: 模型路径。:param audio_path: 音频文件路径。"""self.model_path = model_path  # 模型路径self.audio_path = audio_path  # 音频文件路径def main():"""主函数：解析命令行参数并执行语音识别任务"""# 1. 解析命令行参数parser = argparse.ArgumentParser(description="语音识别工具")  # 创建 ArgumentParser 对象parser.add_argument("--model_path",  # 参数名type=str,  # 参数类型default="/home/user/whisper-large-v3-zh/",  # 默认值help="模型路径"  # 帮助信息)parser.add_argument("--audio_path",  # 参数名type=str,  # 参数类型default="1.mp3",  # 默认值help="音频文件路径，默认为 '1.mp3'"  # 帮助信息)args = parser.parse_args()  # 解析命令行参数# 2. 初始化配置管理器config_manager = ConfigurationManager(args.model_path, args.audio_path)  # 创建配置管理器实例# 3. 创建语音识别管道transcriber = TranscriberFactory.create_transcriber(config_manager.model_path)  # 使用工厂类创建 transcriber# 4. 执行语音识别result = transcriber(config_manager.audio_path,  # 输入音频文件路径batch_size=1,  # 每个批次处理的输入数量，默认为 1generate_kwargs=None,  # 传递给模型 generate 方法的额外参数，默认为 Nonemax_new_tokens=None  # 生成的最大新标记数，默认为 None)# 5. 输出结果print("完整文本：")  # 打印完整转录文本print(result["text"])  # 转录结果的完整文本部分print("\n带时间戳的片段：")  # 打印带时间戳的片段if "chunks" in result:  # 如果结果中包含时间戳信息for chunk in result["chunks"]:  # 遍历每个片段print(f"时间范围: {chunk['timestamp']} -> 文本: {chunk['text']}")  # 打印时间范围和对应文本if __name__ == "__main__":main()  # 调用主函数

以下是加入了详细中文注释的代码：

import argparse
from transformers import pipelineclass TranscriberFactory:"""工厂类：用于创建语音识别管道 (transcriber)"""@staticmethoddef create_transcriber(model_path,  # 模型路径或名称device="cuda:0",  # 运行设备，"cpu" 或 "cuda:0"（GPU）chunk_length_s=30,  # 每个片段的长度（秒）stride_length_s=5,  # 片段之间的重叠时间（秒）return_timestamps=True  # 是否返回时间戳信息):"""创建并返回一个语音识别管道对象。:param model_path: 指定模型的路径或名称。:param device: 指定运行设备，如 "cpu" 或 "cuda:0"（默认使用 GPU）。:param chunk_length_s: 处理长音频时，每个片段的长度（秒），默认为 30 秒。:param stride_length_s: 片段之间的重叠时间（秒），用于平滑转录结果，默认为 5 秒。:param return_timestamps: 是否返回每个片段的时间戳信息，默认为 True。:return: 返回一个 transcriber 对象，用于执行语音识别任务。"""return pipeline(task="automatic-speech-recognition",  # 任务类型：自动语音识别 (ASR)model=model_path,  # 指定使用的模型路径或名称device=device,  # 指定运行设备framework="pt",  # 使用 PyTorch 框架 ("pt")tokenizer=None,  # 分词器，默认使用与模型关联的分词器feature_extractor=None,  # 特征提取器，默认使用与模型关联的特征提取器model_kwargs=None,  # 额外传递给模型初始化的参数pipeline_class=None,  # 自定义管道类，默认使用 Hugging Face 提供的标准管道chunk_length_s=chunk_length_s,  # 每个片段的长度（秒）stride_length_s=stride_length_s,  # 片段之间的重叠时间（秒）return_timestamps=return_timestamps  # 是否返回时间戳信息)class ConfigurationManager:"""单例模式：用于管理配置信息"""_instance = None  # 保存单例实例def __new__(cls, *args, **kwargs):"""确保 ConfigurationManager 只有一个实例。:return: 返回唯一的实例对象。"""if cls._instance is None:  # 如果实例不存在，则创建新实例cls._instance = super().__new__(cls)return cls._instance  # 返回已存在的实例def __init__(self, model_path, audio_path):"""初始化配置管理器。:param model_path: 模型路径。:param audio_path: 音频文件路径。"""self.model_path = model_path  # 模型路径self.audio_path = audio_path  # 音频文件路径def main():"""主函数：解析命令行参数并执行语音识别任务"""# 1. 解析命令行参数parser = argparse.ArgumentParser(description="语音识别工具")  # 创建 ArgumentParser 对象parser.add_argument("--model_path",  # 参数名type=str,  # 参数类型default="/home/user/whisper-large-v3-zh/",  # 默认值help="模型路径"  # 帮助信息)parser.add_argument("--audio_path",  # 参数名type=str,  # 参数类型default="1.mp3",  # 默认值help="音频文件路径，默认为 '1.mp3'"  # 帮助信息)args = parser.parse_args()  # 解析命令行参数# 2. 初始化配置管理器config_manager = ConfigurationManager(args.model_path, args.audio_path)  # 创建配置管理器实例# 3. 创建语音识别管道transcriber = TranscriberFactory.create_transcriber(config_manager.model_path)  # 使用工厂类创建 transcriber# 4. 执行语音识别result = transcriber(config_manager.audio_path,  # 输入音频文件路径batch_size=1,  # 每个批次处理的输入数量，默认为 1generate_kwargs=None,  # 传递给模型 generate 方法的额外参数，默认为 Nonemax_new_tokens=None  # 生成的最大新标记数，默认为 None)# 5. 输出结果print("完整文本：")  # 打印完整转录文本print(result["text"])  # 转录结果的完整文本部分print("\n带时间戳的片段：")  # 打印带时间戳的片段if "chunks" in result:  # 如果结果中包含时间戳信息for chunk in result["chunks"]:  # 遍历每个片段print(f"时间范围: {chunk['timestamp']} -> 文本: {chunk['text']}")  # 打印时间范围和对应文本if __name__ == "__main__":main()  # 调用主函数

流程：

 1. 使用 `argparse` 解析命令行参数。2. 创建 `ConfigurationManager` 实例，保存模型路径和音频文件路径。3. 使用 `TranscriberFactory` 创建语音识别管道。4. 调用 `transcriber` 执行语音识别任务。5. 输出识别结果，包括完整文本和带时间戳的片段。

运行方式

• 使用默认参数运行：

  python speech_recognition.py
  

• 自定义参数运行：

  python speech_recognition.py --model_path /path/to/custom_model --audio_path /path/to/audio.mp3
  

输出格式

• 完整文本：打印完整的转录结果。
• 带时间戳的片段：如果启用了时间戳功能，打印每个片段的时间范围和对应文本。