Pyannote和Whisper是两个广受欢迎的语音识别库,分别提供了丰富的功能和灵活的接口。本文将结合这两个库,为读者展示一个简单的语音识别系统的实现过程。 二、环境搭建 首先,我们需要安装Pyannote和Whisper所需的依赖环境。Pyannote支持Python 3.6+版本,可以通过pip进行安装。Whisper则需要安装Rust环境。 # 安装Pyannote pip...
在项目里面写代码就可以了,或者复制代码里面的pyannote_whisper.utils模块代码 import os import whisper from pyannote.audio import Pipeline from pyannote_whisper.utils import diarize_text import concurrent.futures import subprocess import torch print("正在加载声纹模型") pipeline = Pipeline.from_pretrained("py...
这个技巧来自于prompt vs prefix in DecodingOptions,有的时候会有效果。 单纯的 Whisper 模型并不能在转录结果里区分出说话人,想要区分说话人,一般会配合 Pyannote 来做。但在某些场景下,我们可以通过 Prompt 来变相实现区分说话人——每一句的转录结果都属于单个说话人,不会出现某一句的转录结果属于多个说话人的情况。
遵照GitHub上whisperX项目页面指示安装whisperXpip install git+https://github.com/m-bain/whisperx.git如果您无法正常访问GitHub,请使用镜像网站。 如果安装过程中您下载pyannote-audio失败,请前往GitHub上pyannote-audio的项目页遵循指示安装pyannote-audio,如有必要请使用镜像。pip install -qq https://github.com/py...
1)通过 pyannote-audio 将不同 speaker 的音轨时间片段给识别出来2)将不同 speaker 的声音按照各自的时间片段进行合并,空白处使用静音填充3)将分离的多个 speaker 音频交给 Whisper 进行语音识别4)最后将识别的内容按照 speaker 和时间顺序进行还原这个实验还演示了如何使用 yt-dlp 从 Youtube 下载视频,如何使用 ...
diarize_model = whisperx.DiarizationPipeline("pyannote/speaker-diarization-3.1",use_auth_token=os.environ['HF_TOKEN'], device=device) whisper_models = {} model_a = {} metadata = {} def convert_format(data): result = [] for item in data: ...
python -m pyannote_whisper.cli.transcribe data/afjiv.wav --model tiny --diarization True Python usage Transcription can also be performed within Python: import whisper from pyannote.audio import Pipeline from pyannote_whisper.utils import diarize_text pipeline = Pipeline.from_pretrained("pyannote/spe...
A simple Python script to Transcribe audio and perform Speaker Diarization using OpenAI's Whisper and pyannote.audio. Based on Majdoddin's work discussed on GitHub and available as a Google Colab Notebook. Running the script This Project was tested only on Linux, using CPU only and GPU config...
简单来说,它就是个音频转录的“闪电侠”⚡️。它基于OpenAI的Whisper模型,还用了个叫Pyannote的家伙做帮手,强强联合,速度直接起飞!它凭啥这么快?快到没朋友:98秒转录2.5小时音频,这速度,我只能说,真的“太快了”! 本地运行,安全感爆棚:所有操作都在你电脑上完成,不用担心隐私泄露,安全感直接拉满! 黑科技...
它底层使用 OpenAI's Whisper Large v3,适用于在 Mac 或 Nvidia GPU 上运行,并使用 Whisper + Pyannote 库加速转录和语音分段。 上线没多久,Star已达3.9K! 项目地址:github.com/Vaibhavs10/i 核心特性: 1、支持说话人分割和区分,识别不同说话人,有助于分析和整理多人音频 2、自动转录,可快速将长音频文件转录...