深度学习系列56：使用whisper进行语音转文字
1. openai-whisper
这应该是最快的使用方式了。安装pip install -U openai-whisper，接着安装ffmpeg，随后就可以使用了。模型清单如下：
第一种方式，使用命令行：
whisper japanese.wav --language Japanese --model medium
另一种方式，使用python调用：
import whisper
model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("audio.mp3",initial_prompt='以下是普通话的句子。')
print(result["text"])
2. faster-whisper
安装也一样：pip install -U faster-whisper，速度对比：
3. whisper-jax
在GPU上的加速版本
首先安装库：
pip install jax jaxlib git+https://github.com/sanchit-gandhi/whisper-jax.git datasets soundfile librosa
调用代码为：
from whisper_jax import FlaxWhisperPipline
import jax.numpy as jnp
pipeline = FlaxWhisperPipline("openai/whisper-tiny", dtype=jnp.bfloat16, batch_size=16)
%time text = pipeline('test.mp3')
4. whisper-openvino
在intel系列的cpu上加速的版本：
安装库：pip install git+https://github.com/zhuzilin/whisper-openvino.git
调用方法：whisper carmack.mp3 --model tiny.en --beam_size 3