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Linux 中的机器学习:Whisper——自动语音识别系统
阅读量:789 次
发布时间:2023-02-01

本文共 1203 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

Whisper 自动语音识别系统 安装与使用指南

Whisper 是一款开源的自动语音识别 (ASR) 系统,基于深度学习和神经网络技术构建,支持多语言识别和多任务处理。它通过 PyTorch 框架实现,完全免费,适合开发者和研究人员使用。

系统要求

  • 操作系统:推荐使用 Ubuntu 22.04 LTS 或更高版本。
  • 内存:建议至少 8GB VRAM以支持较大模型。

安装步骤

Whisper 可通过 Anaconda 提供的开源包管理器进行安装,以下是具体操作步骤:

  • 下载并安装 Anaconda

    使用 Wget 命令下载最新版本的 Anaconda 安装脚本:

    $ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh
  • 运行安装脚本

    执行脚本并按照提示完成安装:

    $ bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh
    • 接收 Anaconda 许可协议。-运行 conda init 初始化 Anaconda 环境,关闭当前终端后重新打开以应用更改。
  • 创建并激活新环境

    使用 conda 创建一个名为 whisper 的新环境并激活:

    $ conda create --name whisper$ conda activate whisper
  • 安装 Whisper

    使用 pip 安装开源包:

    $ pip install -U openai-whisper
  • 安装完成后,会自动下载所需的依赖库。

    使用指南

    Whisper 是命令行工具,无需图形界面即可进行语音识别。

    模型选择

    系统提供多种预训练模型,可根据需求选择合适的规模,包括:

    • 小型模型:适合快速获取初步识别结果。
    • 中型模型:提供更高的识别精度。
    • 大型模型:需要更多计算资源,适合高准确率场景。

    语音文件转录

    使用下列命令将音频文件转录为文本:

    $ whisper input.mp3 --model medium --language en
    • --model:指定要使用的预训练模型,默认使用最小规模。
    • --language:指定语音语言,默认自动检测声音内容,但建议手动指定以节省计算资源。

    转录期间系统会显示实时进度信息。

    GPU 加速

    如果系统配备 GPU 可用资源,可通过以下方式加速转录:

    $ whisper --use-gpu

    注意:部分大型模型可能需要超出 8GB VRAM,不可在此环境下运行。

    常用选项

    获取更多选项信息,可执行:

    $ whisper --help

    总结

    Whisper 凭借其高效性与准确性,成为众多开发者的首选工具。其开源特性和丰富功能使其在多个领域得到了广泛应用。如需了解更多信息,可访问其官方 GitHub 仓库:https://github.com/openai/whisper

    转载地址:http://ytwfk.baihongyu.com/

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