python语音识别whisper的使用
更新时间：2023年02月27日 10:05:49 作者：风华浪浪
本文主要介绍了python语音识别whisper的使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
一、背景
最近想提取一些视频的字幕，语音文案，研究了一波
二、whisper语音识别
Whisper 是一种通用的语音识别模型。它在不同音频的大型数据集上进行训练，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别以及语音翻译和语言识别。
stable-ts在 OpenAI 的 Whisper 之上修改并添加了更大的破解代码发布，生成更准确的阶段时间切换，并在无须额外推介的情况下获得申领
安装
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，越精确，相应话费的时间越长
自带语言识别功能，language最好加上，下面歌曲识别为英语，加后为中文
stable_whisper 是 whisper 进化版
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)
可能是伴奏声音过大，你才出来这是什么歌了吗？stable_whisper 别的用法、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、封装工具
如果遇到简繁转换可以石下面
pip install zhconv
- zh-cn 大陆简体
- zh-hant 繁體
from zhconv import convert
convert('Python是一种动态的、面向对象的脚本语言', 'zh-hant')
'Python是一種動態的、面向對象的腳本語言'
到此这篇关于python语音识别whisper的使用的文章就介绍到这了,更多相关python语音识别whisper内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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