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环境配置

语音识别测试

Whisper是一个通用的语音识别模型。它是在不同音频的大型数据集上训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。

代码仓库

GitHub - openai/whisper：通过大规模弱监督实现鲁棒语音识别

方法1.可以通过pip 安装下载，但是呢这种方式对我们并不透明，后面下载模型要找的麻烦一点。

pip install -U openai-whisper

方法2.通过版本源代码zip的方式放置在项目或者环境中

然后我们只需要压缩包里面的文件夹，把文件夹拉到所需项目或者目标环境中：

选择模型

打开我们刚刚复制文件夹内的whisper\__init__.py中，在里面可以看到（我只展示了部分代码）以下各种模型的下载连接：

_MODELS = {     "tiny.en": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/d3dd57d32accea0b295c96e26691aa14d8822fac7d9d27d5dc00b4ca2826dd03/tiny.en.pt",     "tiny": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/65147644a518d12f04e32d6f3b26facc3f8dd46e5390956a9424a650c0ce22b9/tiny.pt",     "base.en": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/25a8566e1d0c1e2231d1c762132cd20e0f96a85d16145c3a00adf5d1ac670ead/base.en.pt",     "base": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/ed3a0b6b1c0edf879ad9b11b1af5a0e6ab5db9205f891f668f8b0e6c6326e34e/base.pt",     "small.en": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/f953ad0fd29cacd07d5a9eda5624af0f6bcf2258be67c92b79389873d91e0872/small.en.pt",     "small": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/9ecf779972d90ba49c06d968637d720dd632c55bbf19d441fb42bf17a411e794/small.pt",     "medium.en": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/d7440d1dc186f76616474e0ff0b3b6b879abc9d1a4926b7adfa41db2d497ab4f/medium.en.pt",     "medium": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/345ae4da62f9b3d59415adc60127b97c714f32e89e936602e85993674d08dcb1/medium.pt",     "large-v1": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/e4b87e7e0bf463eb8e6956e646f1e277e901512310def2c24bf0e11bd3c28e9a/large-v1.pt",     "large-v2": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/81f7c96c852ee8fc832187b0132e569d6c3065a3252ed18e56effd0b6a73e524/large-v2.pt",     "large-v3": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/e5b1a55b89c1367dacf97e3e19bfd829a01529dbfdeefa8caeb59b3f1b81dadb/large-v3.pt",     "large": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/e5b1a55b89c1367dacf97e3e19bfd829a01529dbfdeefa8caeb59b3f1b81dadb/large-v3.pt", }

其中带有“.en”的说明其是用于英语语音识别的，选择合适大小我模型进行下载就行，我用笔记本显卡是4060 8G，但是我的项目同时要运行其他问答模型，为了不爆现存我选择比较小的模型tiny.pt,模型一般情况放到和whisper同目录就行。

环境配置

接下来就是配置环境了，使用Python 3.9.9和PyTorch 1.10.1来训练和测试我们的模型，但代码库预计将与Python 3.8-3.11和最近的PyTorch版本兼容。代码库还依赖于一些Python包，可以把下面的环境依赖复制下来保存在requirements.txt

requirements.txt 要求环境

numba numpy torch tqdm more-itertools tiktoken transformers>=4.19.0 ffmpeg-python==0.2.0

并通过pip 安装

pip install -r requirements.txt 

可能还要下载librosa,我不确定，为了保险起见可以安装一下

pip install librosa

安装ffmpeg-python的时候要注意如果环境中存在ffmpeg或者python-ffmpeg 是要把他们删除才可以的。

当然，你以为到这很简单，其实还有其他环境配置，你还要在电脑上安装配置ffmpeg环境：

1.从Builds - CODEX FFMPEG @ gyan.dev上下载ffmpeg

FFmpeg是一个开源的、非常强大的多媒体框架，它提供了用于处理视频和音频的一系列工具和库。FFmpeg支持多种格式的音视频编码解码，能够进行转码、剪辑、转换视频和音频文件的格式、抓取音视频流等操作。它广泛应用于视频编辑、播放、流媒体处理等领域。

2.解压缩并配置环境变量

解压到哪里都可以哈

然后把bin目录的路径编辑到系统变量中

2.验证是否配置成功

输入ffmpeg，可以看到信息就可以了

语音识别测试

你要准备一段语音识别的录音,，因为有之前配置的ffmpeg存在，这里可以输入许多格式的音频，比如mp3、或者无损格式wav、flac

import whisper  model = whisper.load_model("tiny.pt") result = model.transcribe("你没事吧-轻松.wav") print(result["text"])

结果如下，其实准确率已经很不错了。