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【OpenAI】第六节（语音生成与语音识别技术）从 ChatGPT 到 Whisper 的全方位指南

article 2024/10/25 4:17:04

前言

在人工智能的浪潮中，语音识别技术正逐渐成为我们日常生活中不可或缺的一部分。随着 OpenAI 的 Whisper 模型的推出，语音转文本的过程变得前所未有的简单和高效。无论是从 YouTube 视频中提取信息，还是将播客内容转化为文本，Whisper 都能帮助我们轻松实现这一目标。今天，我们将深入探讨 Whisper 的强大功能，并提供详细的使用教程，让你能够快速上手这一技术。🌟

文章目录

- 前言
- 一、Whisper 简介
- - Whisper 的优势
- 二、Whisper 可用的模型和语言
- - 语言支持
- 三、开源 Whisper 本地转录
- - 3.1、安装 pytube 库
  - 3.2、下载音频 MP4 文件
  - 3.3、安装 Whisper 库
- 四、在线 Whisper API 转录
- - 4.1、Whisper API 接口调用
  - 4.2、使用 Prompt 参数优化
  - 4.3、其它参数介绍
  - 4.4、转录过程翻译功能
  - 4.5、分割音频处理大文件
- 五、获取OpenAI-api的方法
- 六、总结

一、Whisper 简介

Whisper 是 OpenAI 开发的一款先进的语音识别系统，经过 680,000 小时的多语言和多任务监督数据训练，具备了强大的鲁棒性。它不仅支持多种语言的转录，还能将这些语言翻译成英语。与其他 AI 模型不同，Whisper 是一个开源模型，开发者可以自由使用和修改。

Whisper 的优势

开源免费：开发者可以自由使用和修改代码。
多语言支持：包括中文、英文等多种语言。
高准确率：在多种场景下表现优于市面上许多音频转文字工具。

二、Whisper 可用的模型和语言

Whisper 提供了五种不同尺寸的模型，适用于不同的应用场景。以下是可用型号及其大致的内存需求和相对速度：

tiny：适合快速测试，内存占用小。
base：适合一般应用，速度和准确性平衡。
small：适合对准确性有一定要求的应用。
medium：适合需要较高准确率的场景。
large：适合对准确性要求极高的应用，但需要较大的显存。

语言支持

Whisper 支持多种语言的转录，具体性能因语言而异。通过使用 Fleurs 数据集，Whisper 在不同语言上的表现可以通过单词错误率（WER）进行评估，数字越小，性能越好。

三、开源 Whisper 本地转录

3.1、安装 pytube 库

在开始使用 Whisper 进行转录之前，我们需要安装 pytube 库，以便从 YouTube 下载音频。

pip install --upgrade pytube

3.2、下载音频 MP4 文件

以“100 秒学习 Python”视频为例，视频地址为：https://www.youtube.com/watch?v=x7X9w_GIm1s。

import pytube

video = "https://www.youtube.com/watch?v=x7X9w_GIm1s"
data = pytube.YouTube(video)
audio = data.streams.get_audio_only()
audio.download()

3.3、安装 Whisper 库

接下来，我们需要安装 Whisper 库：

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git -q

加载模型并转录音频文件：

import whisper

model = whisper.load_model("base")
text = model.transcribe("Python in 100 Seconds.mp4")
print(text['text'])

四、在线 Whisper API 转录

4.1、Whisper API 接口调用

OpenAI 提供的 Whisper API 使用非常简单，只需调用 transcribe 函数即可将音频文件转录成文字：

import openai, os

os.environ['OPENAI_API_KEY'] = "your-openai-api-key"
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

audio_file = open("./data/generative_ai_topics_clip.mp3", "rb")
transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio_file)
print(transcript['text'])

4.2、使用 Prompt 参数优化

通过在转录过程中加入 Prompt 参数，可以提高转录的准确性：

audio_file = open("./data/generative_ai_topics_clip.mp3", "rb")
transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio_file, 
                                     prompt="这是一段中文播客内容。")
print(transcript['text'])

4.3、其它参数介绍

除了模型名称、音频文件和 Prompt，transcribe 接口还支持以下参数：

response_format：返回文件格式（JSON、TEXT、SRT、VTT）。
temperature：调整采样概率分布（0-1 之间）。
language：指定音频语言。

4.4、转录过程翻译功能

Whisper API 还提供了“translation”接口，可以在转录的同时将语音翻译成英文：

audio_file = open("./data/generative_ai_topics_clip.mp3", "rb")
translated_prompt = "This is a podcast discussing ChatGPT and PaLM model."
transcript = openai.Audio.translate("whisper-1", audio_file, 
                                    prompt=translated_prompt)
print(transcript['text'])

4.5、分割音频处理大文件

对于超过 25MB 的音频文件，可以使用 PyDub 库进行分割：

from pydub import AudioSegment

podcast = AudioSegment.from_mp3("./data/generative_ai_topics_long.mp3")
ten_minutes = 15 * 60 * 1000
total_length = len(podcast)

start = 0
index = 0
while start < total_length:
    end = start + ten_minutes
    if end < total_length:
        chunk = podcast[start:end]
    else:
        chunk = podcast[start:]
    with open(f"./data/generative_ai_topics_{index}.mp3", "wb") as f:
        chunk.export(f, format="mp3")
    start = end
    index += 1

然后逐个转录音频文件：

prompt = "这是一段Onboard播客，里面会聊到ChatGPT以及PALM这个大语言模型。"
for i in range(index):
    clip = f"./data/generative_ai_topics_{i}.mp3"
    audio_file = open(clip, "rb")
    transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio_file, 
                                     prompt=prompt)
    if not os.path.exists("./data/transcripts"):
        os.makedirs("./data/transcripts")
    with open(f"./data/transcripts/generative_ai_topics_{i}.txt", "w") as f:
        f.write(transcript['text'])
    sentences = transcript['text'].split("。")
    prompt = sentences[-1]