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一、背景
最近想提取一些视频的字幕，语音文案，研究了一波
二、whisper语音识别
Whisper 是一种通用的语音识别模型。它在不同音频的大型数据集上进行训练，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别以及语音翻译和语言识别。
stable-ts在 OpenAI 的 Whisper 之上修改并添加了更大的破解代码发布，生成更准确的阶段时间切换，并在无须额外推介的情况下获得申领
- 安装
pip install openai-whisperpip install stable-ts -
Size Parameters English-only model Multilingual model Required VRAM Relative speed tiny 39 M tiny.en tiny ~1 GB ~32x base 74 M base.en base ~1 GB ~16x small 244 M small.en small ~2 GB ~6x medium 769 M medium.en medium ~5 GB ~2x large 1550 M N/A large ~10 GB 1x
三、示例
模型越大，越精确，相应话费的时间越长
自带语言识别功能，language最好加上，下面歌曲识别为英语，加后为中文
stable_whisper 是 whisper 进化版
import whisper
import stable_whisper as whisperclass WhisperTranscriber(object):def __init__(self, model_name):self.model = whisper.load_model(model_name)def whisper_transcribe(self, audio_path):audio = self.model.transcribe(audio_path, fp16=False, language='Chinese')return audio['text']if __name__ == '__main__':transcriber = WhisperTranscriber("base")text = transcriber.whisper_transcribe("257853511.mp3")print(text)
可能是伴奏声音过大，你才出来这是什么歌了吗？
stable_whisper 别的用法、生成字幕
import stable_whisper
model = stable_whisper.load_model('base')
results = model.transcribe('257853511.mp3', fp16=False, language='Chinese')
stable_whisper.results_to_sentence_srt(results, 'audio')
stable_whisper.results_to_sentence_word_ass(results, 'audio.ass')
四、封装工具
buzz https://github.com/chidiwilliams/buzz
如果遇到简繁转换可以石下面
pip install zhconvzh-cn 大陆简体
zh-hant 繁體from zhconv import convert
convert('Python是一种动态的、面向对象的脚本语言', 'zh-hant')
'Python是一種動態的、面向對象的腳本語言'