超快的 AI 实时语音转文字,比 OpenAI 的 Whisper 快4倍 -- 开源项目 Faster Whisper「Gpt890」

技术 2024-03-22 15:37 0


faster-whisper 这个项目是基于 OpenAI whisper 的模型,在上面的一个重写。

使用的是 CTranslate2 的这样的一个库,CTranslate2 是用于 Transformer 模型的一个快速推理引擎。

在相同精度的情况下,faster-whisper 的速度比 OpenAI whisper 快 4 倍,并且使用更少的内存。

这是 faster-whisper 与 OpenAI whisper 的测试对比结果,使用了一个13分钟的音频做的测试。

OpenAI whisper 用了4分30秒,faster-whisper 只用了54秒。

并且,faster-whisper 使用的 CPU 和 GPU 都只有 OpenAI whisper 的三分之一左右。

性能大幅提升,资源占用大幅降低,就是马跑的更快了,吃的更少了。

感紧跑起来试试。

本地安装运行

faster-whisper 需要 Python 3.8 之后的版本,可以创建Python虚拟环境来实现。

安装 faster-whisper :

pip install faster-whisper

Python代码:

from faster_whisper import WhisperModel

# 指定模型
model_size = "large-v3"

# or run on CPU with INT8
model = WhisperModel(model_size, device="cpu", compute_type="int8")

# 加载音频,执行语音识别
segments, info = model.transcribe("Haul.mp3", beam_size=5)

print("Detected language '%s' with probability %f" % (info.language, info.language_probability))

for segment in segments:
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))

第一次执行时,会自动加载模型。

然后开始识别,输出识别结果。

以上是在 CPU 上的运行过程,如果想要更好的运行效率,自然是在 GPU 上跑。

使用 GPU,需要安装一些辅助。

以 N 卡为例,先安装 NVIDIA 相关的东西。

打开网页:

developer.nvidia.com/cudnn

下载安装。

打开网页:

developer.nvidia.com/cuda-downloads

下载安装。

安装完成后,打开安装目录,例如我的是:

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4\bin

找到其中的文件 cublas64_12.dll,复制一份,改名为 cublas64_11.dll

打开网页:

github.com/Purfview/whisper-standalone-win/releases/tag/libs

下载解压,根据提示放入相应位置。

安装依赖库:

pip install nvidia-cublas-cu11 nvidia-cudnn-cu11

然后就可以使用 GPU 运行了。

Python 代码:

from faster_whisper import WhisperModel

model_size = "large-v3"

# 使用 GPU 运行,指定精度 INT8
model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8_float16")

# 加载音频并执行识别
segments, info = model.transcribe("Haul.mp3", beam_size=5)

print("Detected language '%s' with probability %f" % (info.language, info.language_probability))

for segment in segments:
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))

怎么样,感觉不错吧,有兴趣的话,快试试吧。

项目地址:

github.com/SYSTRAN/faster-whisper

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