# 创建一个Whisper对象 w = whisper.create(data, 1) # 使用GPU进行计算 w.compute() 在这个例子中,我们首先创建了一个长度为1000的随机数组。然后,我们使用whisper.create()函数创建了一个Whisper对象。最后,我们调用compute()函数来在GPU上执行计算。除了简单的数据拟合之外,Whisper还提供了许多其他功能,例如滤波...
在类图中,Whisper类具有三个方法:enable_gpu()用于开启GPU模式,disable_gpu()用于关闭GPU模式,is_gpu_enabled()用于检查GPU是否已启用。 结论 使用GPU进行计算可以大大提高机器学习和深度学习任务的执行速度。Whisper是一个用于在Python中开启GPU模式的库,可以帮助开发人员更轻松地利用GPU的并行计算能力。通过导入Whisper...
import pycuda.gpuarray as gpuarray # 定义两个向量 a = gpuarray.to_gpu([1, 2, 3, 4]) b = gpuarray.to_gpu([5, 6, 7, 8]) # 执行向量加法 c = a + b print(c) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 以上示例使用 pycuda 实现了两个向量的加法操作,利用 GPU 的并行计算能力...
我后来改成攒几块再一起转录，延迟稍微高一点，但整体流畅了不少。4. 用上GPU如果有显卡支持，开启CUDA加速能快很多。我在有GPU的机器上试了，速度几乎翻倍，延迟明显减少。个人看法用Python做这个项目，我挺感慨的。它库多、社区活跃，Whisper这种工具随便装一下就能用，省了不少事。但实时音频这种场景，对性能...
PyTorch 是 Whisper 的主要依赖项之一。你可以通过以下命令安装 PyTorch: pip install torch AI代码助手复制代码 1.2 安装 Whisper 接下来,安装 Whisper 模型: pip install openai-whisper AI代码助手复制代码 1.3 安装 Transformers Whisper 使用了 Hugging Face 的transformers库,因此你还需要安装它: ...
如何通过whisper来提取PPG特征【Phoneme Posteriorgram即音素后验概率图】,这里的后验概率特征指的就是歌词的信息特征,我们这里2.1先把歌词信息提取出来 步骤: 导入对应依赖库 主要是导入whisper(主要库)和torch(用来使用gpu加速的) 导入所选模型 模型可选信息如下图所示: ...
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)。 经过处理的数据列表,添加标点符号的模型...
一、WhisperWhisper是一个基于FFmpeg的Python库,用于将音频文件转换为文本。它使用的是语音识别技术,通过分析输入音频中的声音特征,将其转换为相应的文本表示。优点: 简单易用:Whisper提供了简洁的API,使得开发者可以轻松地将音频文件转换为文本。 高度可定制:Whisper允许开发者根据需要调整语音识别的参数,以满足不同的...
16核的GPU仅用时:0.003058041911572218 也就是说MPS的运行速度比CPU提升了7倍左右。 Whisper语音识别 安装好了PyTorch,我们安装Whisper: pip install --upgrade --no-deps --force-reinstall git+https://github.com/openai/whisper.git 安装好之后进行验证: ➜ transformers git:(stable) whisper usage: wh...
pip install faster-whisper 安装完成后,你可以使用以下Python代码来实现语音识别: from faster_whisper import WhisperModel # 指定模型大小,可以选择"tiny"、"base"、"small"、"medium"、"large-v1"、"large-v2"、"large-v3"等 model_size = "large-v3" # 创建模型实例,可以选择在CPU或GPU上运行,并指定计算...