Faster-Whisper是对OpenAI Whisper模型进行深度优化后的产物,旨在提高音频转录和语音识别任务的速度和效率。它继承了Whisper模型的多语言和多任务能力,同时在模型剪枝、量化、硬件优化等方面进行了大量改进,使得推理速度显著提升,资源消耗大幅降低。 部署步骤 1. 环境准备 Python环境:确保Python版本为3.10及以上。 依赖安装:...
【2】开源语音识别faster-whisper部署教程_faster-whisper-large-v2-CSDN博客 【3】持续进化,快速转录,Faster-Whisper对视频进行双语字幕转录实践(Python3.10) - 刘悦的技术博客 - 博客园 (cnblogs.com)
如果faster-whisper需要编译(例如,如果它包含 C++ 扩展),你需要按照仓库中的说明进行编译。这通常涉及使用 setup.py 脚本或 CMake 等工具。 5. 启动并验证faster-whisper的部署 最后,你可以使用提供的启动脚本来启动faster-whisper服务。这通常是一个 Python 脚本,例如 run_service.py。你可以使用以下命令来启动服务...
whisper是OpenAI公司出品的AI语音识别神器,开源且支持本地部署,支持多种语言识别。而faster-whisper 是通过Transformer模型的快速推理引擎对OpenAI的Whisper模型的重新实现,这种实现比whisper快 4 倍,在相同的精度下,使用更少的内存。 1.安装faster-whisper pip install faster-whisper 2.下载模型 进入魔搭社区faster-wh...
self.transcriber = WhisperModel( model_size_or_path="/app/model/whisper", device=device, compute_type="int8" if device=="cpu" else "float16", local_files_only=False, ) self.transcriber.feature_extractor.mel_filters = self.transcriber.feature_extractor.get_mel_filters(self.transcriber.feature...
faster-whisper 项目的安装部署 目前faster-whisper 项目可通过 pip 进行安装,之后可在脚本中编程使用: pip install faster-whisper 官方用例: fromfaster_whisperimportWhisperModel model_size="large-v2"# Run on GPU with FP16model=WhisperModel(model_size,device="cuda",compute_type="float16")# or run on...
使用VAD优化过的whisper语音识别开源项目faster-whisper-webui,免费开源,福利多多 16:31 meta开源的这个AI厉害了,这个AI还真有点东西 08:10 基于faster whisper的实时语音识别项目 07:25 实时语音识别 17:42 离线部署Whisper | 如何在纯内网环境中安装Whisper 10:56 CentOS中部署语音识别Whisper 46:34 纯...
whisperx来测试基于faster_whisper再次改进的版本 测试的时候,我是准备了一个30秒的小视频 test.mp4。 然后分为CPU和GPU进行分别测试。 根据测试情况进行注释上述方法即可,运行如下命令即开启测试 python main.py 在这里先附上我的电脑配置,其实是比较一般的 ...
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] ='TRUE'filename ="test.mp4"## window GPU cuda## window CPU cpu## mac CPU cpu## mac GPUmodel = whisper.load_model("large-v3",device="cuda") result = model.transcribe(audio=filename, fp16 =False) ...
import whisperx import gc def whisperx_test(): device = "cpu" model_size = "large-v3" audio_file = "test.mp4" batch_size = 16 compute_type = "int8" # widnow CPU model = whisperx.load_model("large-v3", device, compute_type=compute_type) ...