::”)]}、", **decode_options, ): """ 将音频转换为文本。 参数: - model: Whisper模型 - audio: 音频文件路径、NumPy数组或PyTorch张量 - verbose: 是否打印详细信息,默认为None - temperature: 温度参数,默认为(0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0) - compression_ratio_threshold: 压缩比阈值,默认为2.4...
对于长音频转写,采用model.transcribe(),而不要用whisper.decode(model, mel, options),因为只有前者支持将音频滑窗转写[3]。 # model = whisper.load_model("base") stime = time.time() result = model.transcribe('./test_data/long_form_test_audo_en.mp3') print(result['text']) etime = time.ti...
options = whisper.DecodingOptions(language='zh')改成：options = whisper.DecodingOptions(language='zh',fp16 = False)，因为cpu不支持fp16。总结 测试了一下，whiper对英语的识别还是很厉害的，一些小语种的识别翻译需要用到大模型效果才会好些，不过比起其他的一些识别翻译模型还是强很多，而且开源了，相信whisp...
2、商用语音识别的市场并不会因为这个模型而萎缩。虽然系统开源了，但是如何host，如何streaming等等仍然不...
result = whisper.decode(model, mel, options) print(result.text) 程序返回: Erwin_0.wav|Erwin|ZH|如果这个作战顺利。 Erwin_1.wav|Erwin|ZH|你也许可以趁此机会干掉狩之巨人 Erwin_10.wav|Erwin|ZH|如果到時候我不衝在最前面 Erwin_11.wav|Erwin|ZH|他们根本不会往前冲然后我会第一个去死 ...
# decode the audio options = whisper.DecodingOptions() result = whisper.decode(model, mel, options) # print the recognized text print(result.text) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18.
options = whisper.DecodingOptions() result = whisper.decode(model, mel, options) # print the recognized text print(result.text) 使用python有优势,就是它的主框架是python写的, 部分场景可以直接调整python代码,修改主框架。 更多使用的例子 可以在https://github.com/openai/whisper/discussions/categories/sh...
# decode the audio options = whisper.DecodingOptions(language='Chinese') result = whisper.decode(model, mel, options) # print the recognized text print(result.text) 这种方法在我这里是有报错的,因为我电脑没有gpu所以这一行代码 options = whisper.DecodingOptions(language='zh') ...
result = whisper.decode(model, mel, options)print(result.text) 程序返回: Erwin_0.wav|Erwin|ZH|如果这个作战顺利。 Erwin_1.wav|Erwin|ZH|你也许可以趁此机会干掉狩之巨人 Erwin_10.wav|Erwin|ZH|如果到時候我不衝在最前面 Erwin_11.wav|Erwin|ZH|他们根本不会往前冲然后我会第一个去死 ...
options = whisper.DecodingOptions() result = whisper.decode(model, mel, options) # print the recognized text print(result.text) 使用python有优势,就是它的主框架是python写的, 部分场景可以直接调整python代码,修改主框架。 更多使用的例子 可以在https://github.com/openai/whisper/discussions/categories/sh...