1.安装ffmpeg 2.安装python3.11 3.安装whisper pip install whisper 1. conda环境安装whisper conda install whisper 1. 命令行安装openai-whisper pip install openai-whisper 1. 设置环境变量 4.分析语音并输出(默认使用GPU计算,如果没有安装CUDA,请使用CPU) whisper ./test.m4a --model small --output_format ...
Whisper OpenAI开源语音识别模型 Whisper OpenAI开源语音识别模型 介绍 一、Whisper 模型及配置 Whisper 参数 评测数据 模型测试表 原始模型字错率测试表。 微调[AIShell](https://openslr.magicdatatech.com/resources/33/)数据集后字错率测试表。 未加速和加速后的推理速度测试表,使用GPU为GTX3090(24G)。 经过处理...
whisper模块的load_model()方法在 Python 应用程序中加载一个 whisper 模型。您必须将模型名称作为参数传递给load_model()方法。 importwhisper model=whisper.load_model("base") 1. 2. 转录音频 使用Whisper,您只需几行代码即可转录音频文件。 模型对象中的transcribe()方法转录音频。该方法接受音频文件的路径作为...
到/home/deepin(你用户名)/.local/lib/python3.10/site-packages/whisper 到whisper找到timing.py 把57行的 `@numba.jit改成@numba.jit(nopython=True)` 最后保存,到此结束 whisper音频转字幕或文字,这里有介绍https://github.com/openai/whisper gpu就是比cpu要快很多很多,显卡利用率最好百分之90多 到此结束!
一、openai / whisper (原版) 官方原版whisper的硬件推理支持与PyTorch一致,在Windows上仅支持NVIDIA CUDA,在Linux上可以使用AMD ROCm。 环境(NVIDIA GPU):CUDA、cuDNN 环境(通用):Python、PyTorch 各模型体积、显存占用和速度表现 1. 配置环境 Python与(NVIDIA)CUDA ...
Audio_Tutorial.ipynb其实，不管是用本地GPU跑Whisper的开源模型来转录还是采用OpenAI在线的Whisper API接口...
安装步骤 1. 创建虚拟环境（可选）1conda create -n whisper python=3.8 2conda activate whisper 2...
于是,前一天经过一位小伙伴的推荐,使用一款OpenAI开源的模型,也就是今天的主角——Whisper,来实现我们的上面这个偷懒的功能。 首先,去hugging face网上下载对应的模型,该模型分为几个不同的档次,可以根据自己的电脑配置要求来。例如,显卡显存、或者内存。如果使用CPU计算,可以使用内存,不过准确度会降低;如果使用显卡计...
Whisper在不同数据集上的对比结果,相比wav2vec取得了目前最低的词错误率 模型没有在timit数据集上进行测试,所以为了检查它的单词错误率,我们将在这里演示如何使用Whisper来自行验证timit数据集,也就是说使用Whisper来搭建我们自己的语音识别应用。 使用Whisper 模型进行语音识别 ...