python語音識別whisper的使用
更新時間：2023年02月27日 10:05:49 作者：風華浪浪
本文主要介紹了python語音識別whisper的使用，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
一、背景
最近想提取一些視頻的字幕，語音文案，研究了一波
二、whisper語音識別
Whisper 是一種通用的語音識別模型。它在不同音頻的大型數(shù)據(jù)集上進行訓練，也是一個多任務模型，可以執(zhí)行多語言語音識別以及語音翻譯和語言識別。
stable-ts在 OpenAI 的 Whisper 之上修改并添加了更大的破解代碼發(fā)布，生成更準確的階段時間切換，并在無須額外推介的情況下獲得申領
安裝
pip install openai-whisper pip install stable-ts
| Size | Parameters | English-only model | Multilingual model | Required VRAM | Relative speed |
|---|---|---|---|---|---|
| tiny | 39 M | tiny.en | tiny | ~1 GB | ~32x |
| base | 74 M | base.en | base | ~1 GB | ~16x |
| small | 244 M | small.en | small | ~2 GB | ~6x |
| medium | 769 M | medium.en | medium | ~5 GB | ~2x |
| large | 1550 M | N/A | large | ~10 GB | 1x |
三、示例
模型越大，越精確，相應話費的時間越長
自帶語言識別功能，language最好加上，下面歌曲識別為英語，加后為中文
stable_whisper 是 whisper 進化版
import whisper
import stable_whisper as whisper
class WhisperTranscriber(object):
? ? def __init__(self, model_name):
? ? ? ? self.model = whisper.load_model(model_name)
? ? def whisper_transcribe(self, audio_path):
? ? ? ? audio = self.model.transcribe(audio_path, fp16=False, language='Chinese')
? ? ? ? return audio['text']
if __name__ == '__main__':
? ? transcriber = WhisperTranscriber("base")
? ? text = transcriber.whisper_transcribe("257853511.mp3")
? ? print(text)
可能是伴奏聲音過大，你才出來這是什么歌了嗎？stable_whisper 別的用法、生成字幕
import stable_whisper
model = stable_whisper.load_model('base')
results = model.transcribe('257853511.mp3', fp16=False, language='Chinese')
stable_whisper.results_to_sentence_srt(results, 'audio')
stable_whisper.results_to_sentence_word_ass(results, 'audio.ass')
四、封裝工具
如果遇到簡繁轉換可以石下面
pip install zhconv
- zh-cn 大陸簡體
- zh-hant 繁體
from zhconv import convert
convert('Python是一種動態(tài)的、面向對象的腳本語言', 'zh-hant')
'Python是一種動態(tài)的、面向對象的腳本語言'
到此這篇關于python語音識別whisper的使用的文章就介紹到這了,更多相關python語音識別whisper內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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