NLP之ASR之moonshine：moonshine的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

NLP之ASR之moonshine：moonshine的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

目录

moonshine的简介

moonshine的安装和使用方法

1、安装

推荐使用uv管理Python环境

安装Moonshine包

Torch后端

TensorFlow后端

JAX后端

ONNX运行时

2、使用方法

0、测试

1、ONNX独立运行

2、实时字幕

3、翻译

4、 HuggingFace Transformers

moonshine的案例应用

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moonshine的简介

2024年10月，Moonshine是一个针对资源受限设备优化的语音转文本 (ASR) 模型家族，旨在提供快速且准确的语音识别能力。它非常适合实时、设备端的应用，例如实时转录和语音命令识别。Moonshine在HuggingFace的OpenASR排行榜上，其单词错误率 (WER) 表现优于同等规模的OpenAI Whisper模型（tiny.en 和 base.en）。

Moonshine 的计算需求与输入音频长度成正比，这意味着较短的音频处理速度更快，这与以30秒为块处理音频的Whisper模型不同。例如，Moonshine 处理10秒音频的速度是Whisper的5倍，同时保持相同或更好的WER。Moonshine Base模型大小约为400MB，Tiny模型约为190MB。目前公开发布的模型仅支持英语。

GitHub地址：https://github.com/usefulsensors/moonshine

moonshine的安装和使用方法

1、安装

推荐使用uv管理Python环境

若不使用uv，请跳过第一步。
创建虚拟环境： 首先，安装uv：

pip install uv

然后创建并激活虚拟环境：

uv venv env_moonshine
source env_moonshine/bin/activate

安装Moonshine包

Moonshine推理代码使用Keras编写，支持Torch、TensorFlow和JAX后端。选择后端决定安装哪个版本的Moonshine包。建议从Torch后端开始：

Torch后端

uv pip install useful-moonshine@git+https://github.com/usefulsensors/moonshine.git export KERAS_BACKEND=torch

TensorFlow后端

uv pip install useful-moonshine[tensorflow]@git+https://github.com/usefulsensors/moonshine.git export KERAS_BACKEND=tensorflow

JAX后端

uv pip install useful-moonshine[jax]@git+https://github.com/usefulsensors/moonshine.git export KERAS_BACKEND=jax (使用GPU： useful-moonshine[jax-cuda])

ONNX运行时

uv pip install useful-moonshine[onnx]@git+https://github.com/usefulsensors/moonshine.git

2、使用方法

0、测试

可以使用以下函数转录提供的示例音频文件来测试 Moonshine .transcribe：
使用.transcribe函数测试Moonshine：

>>> import moonshine
>>> moonshine.transcribe(moonshine.ASSETS_DIR / 'beckett.wav', 'moonshine/tiny')['Ever tried ever failed, no matter try again, fail again, fail better.']第一个参数是音频文件路径，第二个参数是Moonshine模型名称 (moonshine/tiny 或 moonshine/base)。使用moonshine.transcribe_with_onnx函数使用ONNX运行时进行推理，参数与moonshine.transcribe相同。

Moonshine模型可与多种运行时和应用程序一起使用。

1、ONNX独立运行

最新的ONNX Moonshine模型可在HuggingFace (huggingface.co/UsefulSensors/moonshine/tree/main/onnx) 获取，示例Python脚本和更多信息可在仓库的demo文件夹中找到。

2、实时字幕

可以使用live captions demo在许多平台上使用麦克风的实时输入来测试Moonshine模型。

3、翻译

CTranslate2版本的Moonshine文件可在HuggingFace (huggingface.co/UsefulSensors/moonshine/tree/main/ctranslate2) 获取，但需要合并pull request才能与框架的主线版本一起使用。可以使用项目的特定分支和示例脚本进行尝试。

4、 HuggingFace Transformers

两个模型都可在HuggingFace Hub上使用，并可与transformers库一起使用 (代码示例见GitHub项目)。

from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, AutoConfig, PreTrainedTokenizerFastimport torchaudio
import sysaudio, sr = torchaudio.load(sys.argv[1])
if sr != 16000:audio = torchaudio.functional.resample(audio, sr, 16000)# 'usefulsensors/moonshine-base' for the base model
model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained('usefulsensors/moonshine-tiny', trust_remote_code=True)
tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained('usefulsensors/moonshine-tiny')tokens = model(audio)
print(tokenizer.decode(tokens[0], skip_special_tokens=True))

moonshine的案例应用

持续更新中……