语音识别:whisper部署服务器(远程访问,语音实时识别文字)
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。
Whisper模型使用了一系列先进的深度学习技术和架构,主要包括:
- 自注意力机制(Self-Attention):Whisper模型中使用了自注意力机制,特别是变种形式的Transformer架构,这在处理序列数据(如音频)中尤其有效。
- 端到端学习:Whisper采用端到端的训练方式,直接从原始音频数据学习到文本输出,无需人工提取特征。
- 大规模数据集训练:它是在广泛的数据集上进行训练的,包括各种语言、口音和音频质量,这有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性。
Whisper的开发和发布对于语音识别和人工智能领域有着重要的意义:
- 提高语音识别的准确率:Whisper在多种测试集上显示出优越的性能,尤其是在噪声环境下和非英语语言的识别上。
- 多语言支持:Whisper的多语言识别能力对于打破语言障碍、促进全球信息的交流和共享具有重要作用。
- 开源共享:作为一个开源项目,Whisper为研究人员和开发者提供了一个强大的工具,可以在此基础上进一步开发定制化的语音识别应用,促进了技术的创新和应用的多样化。
- 推动人工智能技术的发展:通过对Whisper模型的研究和应用,可以进一步推动相关领域,如自然语言处理、机器学习等领域的技术进步。
pip install -U openai-whisperpip install git+https://github.com/openai/whisper.git # on Ubuntu or Debian
sudo apt update && sudo apt install ffmpeg# on Arch Linux
sudo pacman -S ffmpeg# on MacOS using Homebrew (https://brew.sh/)
brew install ffmpeg# on Windows using Chocolatey (https://chocolatey.org/)
choco install ffmpeg# on Windows using Scoop (https://scoop.sh/)
scoop install ffmpegpip install setuptools-rust
运行:
whisper 5.wav --language Chinese
python代码:
import whispermodel = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])
部署api服务:
繁体变简体:
pip install opencc-python-reimplemented
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from whisper import load_model
import asyncio
import uvicorn
from opencc import OpenCCapp = FastAPI()
model = load_model("small") # 加载模型@app.post("/transcribe/")
async def transcribe_audio(file: UploadFile = File(...)):contents = await file.read()with open("temp_audio.mp3", "wb") as f: # 临时保存上传的音频文件f.write(contents)# 调用Whisper模型进行语音识别result = model.transcribe("temp_audio.mp3")text = result["text"]# 将繁体字转换为简体字cc = OpenCC('t2s') # 繁体转简体simplified_text = cc.convert(text)return {"text": simplified_text}if __name__ == "__main__":uvicorn.run("whisper_api:app", host="0.0.0.0", port=8000, reload=True)
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