使用Python轻松识别音频中文字(Whisper)_Python

使用python轻松识别音频中文字

一、前言

在开会或是讨论问题的时候，我们总有一些内容需要记录下来。但由于各种原因，我们无法做到全面细致的记录。事后我们可能需要补充这些细节性内容，而回放视频或是录音费时费力，这时候语音识别可以帮助我们轻松解决这一痛点。目前，常见的语音识别服务以收费的居多，而免费且识别效果较好的也有。比如，由openai 开发的whisper。

二、whisper简介

whisper是由openai基于python开发的能够识别多国语言的语音识别模型，同时能将识别结果翻译为指定语言。
open ai的官方介绍：whisper是一种通用的语音识别模型。它是在不同音频的大型数据集上训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。即它可以实现自动识别音频中的语言，语音识别，将识别结果翻译为指定语言这些功能。

三、github项目地址

项目地址：https://github.com/openai/whisper 这里面有该项目的详细介绍，如对应的论文，安装方法，使用方法等。

四、whisper 安装要求

pytorch
ffmpeg
setuptools-rust

五、识别速度

这里讲一下我使用过程用中得到的结果。

使用gpu版pytorch进行计算时，geforce mx150显卡(4g显存)使用small模型识别一段40分钟左右的视频大约为30分钟。
使用cpu版pytorch进行计算时，intel 酷睿i7 8550u使用large模型识别一段40分钟左右的视频大约为12小时。

六、识别结果

使用small模型识别，有些地方会出现识别错误。有时也会将识别结果以繁体汉字显示。
使用large模型识别，基本没有看到错误，也不会出现识别结果以繁体汉字显示的情况。

七、建议

如果有大于4g显存n卡，或者不用考虑识别速度的，尽量使用大模型进行识别工作。

八、 whisper的其他用途

whisper也可以用来辅助剪辑视频。因为它识别的每一句话都会附上这段话时间起点和终点，如以下片段所示。更细致的讲解请在搜索《在讲 openai whisper 前先做了一个剪视频小工具【论文精读·44】》获取答案！

00:59.200 --> 01:02.560
我们的目标就是榨干真题的价值

01:03.840 --> 01:05.480
那么什么叫做榨干

01:06.920 --> 01:08.520
这个非常纯洁的来讲

01:09.320 --> 01:11.520
榨干就像榨油一样 对吧

01:12.240 --> 01:13.080
一滴都不剩