Whisper

了解 OpenAI Whisper

Whisper 是模型还是系统？

OpenAI Whisper 可根据不同语境被视为 模型 或 系统。

• 作为 模型，Whisper 包含专为 ASR 任务设计的神经网络架构，提供多个不同规模的模型，参数量从 3900 万到 15.5 亿不等。规模越大，准确率越高，但计算资源需求也越大。
• 作为 系统，Whisper 不仅包含模型架构，还包括其完整的基础设施和相关流程。这涵盖训练数据、预处理方法以及多项集成功能，如语言识别和翻译等。

Whisper 的核心能力

Whisper 的主要功能是将语音转录为文本输出。 它擅长：

• 多语言语音识别：支持 99 种语言，是全球化应用的强大工具。
• 语音翻译：可将任意支持语言的语音翻译为英文文本。
• 语言识别：无需事先指定，自动检测所说语言。
• 对口音和噪音的鲁棒性：经多样数据训练，能有效应对不同口音和嘈杂环境。

OpenAI Whisper 的工作原理

Transformer 架构

Whisper 的核心是 Transformer 架构，具体为编码-解码模型。Transformer 神经网络擅长处理序列数据，并能理解长序列中的上下文关系。自 2017 年 “Attention is All You Need” 论文提出以来，Transformer 已成为众多 NLP 任务的基础。

Whisper 的处理流程包括：

1. 音频预处理：输入音频被切分为 30 秒片段，并转换为 log-Mel 频谱图，捕捉音频信号随时间的频率和强度变化。
2. 编码器：将频谱图处理为音频的数值表示。
3. 解码器：利用语言模型预测与音频输入对应的文本标记（词或子词）序列。
4. 特殊标记的使用：通过特殊标记处理如语言识别、时间戳、任务指令（如转录或翻译）等任务。

多语言多任务监督数据训练

Whisper 在庞大的 68 万小时监督数据 上训练，这些数据采集自互联网，涵盖：

• 多语言数据：约 11.7 万小时为 99 种语言，增强了模型的跨语言泛化能力。
• 多样声学环境：数据来自不同领域和环境，保证模型对各类口音、方言和背景噪音的鲁棒性。
• 多任务学习：同时训练转录、翻译、语言识别等多项任务，提升了整体表现。

应用与场景

转录服务

• 虚拟会议与笔记：自动转录各类通用及特定行业（如教育、医疗、新闻、法律）的音频。
• 内容创作：为播客、视频、直播生成转录文本，提高可访问性并便于引用。

语言翻译

• 全球沟通：将一种语言的语音翻译为英文文本，促进跨语言交流。
• 语言学习工具：帮助学习者理解多种语言的发音和含义。

AI 自动化与聊天机器人

• 语音聊天机器人：将 Whisper 集成到聊天机器人中，实现语音交互，提升用户体验。
• AI 助手：开发能理解多语言口语指令的助手。

无障碍提升

• 字幕生成：为视频内容生成字幕，帮助听障人士。
• 辅助技术：为需要语言支持的用户实现语音转录和翻译。

呼叫中心与客户支持

• 实时转录：为座席实时提供客户通话文本，提升服务质量。
• 情感分析：分析转录文本，判断客户情绪并优化互动。

OpenAI Whisper 的优势

多语言支持

Whisper 覆盖 99 种语言，对多样语言输入有强大适应力，适合面向国际的应用和服务。

高准确率与鲁棒性

采用大规模监督数据训练，Whisper 在转录任务中表现出高准确率。对不同口音、方言和背景噪音具备优异鲁棒性，适应多种真实场景。

多任务多功能

Whisper 不仅能转录，还可：

• 语言识别：无需提前指定即可检测语种。
• 语音翻译：将语音翻译为英文文本。
• 时间戳生成：转录文本支持语句级时间戳。

开源可用

Whisper 作为开源软件，开发者可以：

• 定制与微调：针对特定领域或任务调整模型。
• 集成到应用中：无授权限制地嵌入产品和服务。
• 社区共建：促进模型优化与改进共享。

局限与注意事项

计算资源要求

• 资源消耗大：大型模型需要较高的计算能力和内存（最大模型需 10GB 显存）。
• 处理速度：模型越大，转录速度越慢。

易产生幻觉

• 转录不准确：Whisper 有时可能输出未出现过的文本（幻觉），在某些语种或音质较差时更易发生。

非英文语言支持有限

• 数据偏差：训练数据中英文占比较高，部分弱势语言的准确率可能受影响。
• 需微调：针对特定语种或方言可能需要额外训练以提升表现。

输入限制

• 音频长度：Whisper 以 30 秒为单位处理音频，长音频转录需特殊处理。
• 文件大小限制：开源模型对输入文件大小和格式可能有限制。

OpenAI Whisper 在 AI 自动化与聊天机器人中的应用

提升用户交互体验

将 Whisper 集成到聊天机器人和 AI 助手中，可实现：

• 语音指令：让用户用语音而非文本进行交互。
• 多语言支持：满足不同语言用户的需求。
• 无障碍提升：帮助残障用户或无法使用传统输入方式的用户。

优化工作流程

• 自动转录：减少人工记录和归档的工作量。
• 数据分析：将语音内容转为文本，便于分析、监控和洞察。

实践案例

• 虚拟会议机器人：自动加入线上会议并实时转录讨论内容。
• 客户服务机器人：理解并响应语音请求，提升客户体验。
• 教育平台：转录讲座或为学生提供翻译。

OpenAI Whisper 的替代方案

开源替代品

• Mozilla DeepSpeech：支持自定义模型训练的开源 ASR 引擎。
• Kaldi：广泛用于研究和工业界的语音识别工具包。
• Wav2vec：Meta AI 推出的自监督语音处理系统。

商业 API

• Google Cloud Speech-to-Text：支持多语言的语音识别服务。
• Microsoft Azure AI Speech：可自定义的语音服务。
• AWS Transcribe：亚马逊语音识别服务，支持自定义词汇等功能。

专业提供商

• Gladia：基于 Whisper 架构的混合增强方案，具备更多功能。
• AssemblyAI：提供带内容审核等功能的语音转文本 API。
• Deepgram：支持实时转录和自定义模型训练的服务。

选择 Whisper 需考虑的因素

准确率与速度

• 权衡：模型越大准确率越高，但消耗资源更多且速度较慢。
• 实际测试：用与你应用相关的真实数据评估表现。

音频处理量

• 可扩展性：根据处理大批量音频的需求，规划硬件和基础设施。
• 批量处理：设计高效处理大数据集的方法。

高级功能

• 附加功能需求：如需实时转录或说话人分离等功能需额外评估。
• 可定制性：评估实现这些功能所需的工作量。

语言支持

• 目标语种：确认模型在目标语言上的实际表现。
• 微调计划：对弱势语种准备额外训练。

技术与资源能力

• 技术能力：团队需具备模型部署和自定义的能力。
• 基础设施：评估硬件配置和部署能力。

成本考量

• 开源 vs 商业：权衡开源的初始节省与后续维护和扩展的长期成本。
• 总体拥有成本：综合硬件、开发、维护等费用评估。

Whisper 在 Python 中的应用

Whisper 作为 Python 库实现，可无缝集成到基于 Python 的项目中。使用 Whisper 需配置开发环境、安装依赖，并通过库函数实现音频转录或翻译。

Python 环境下的 Whisper 配置

在使用 Whisper 前，需要准备 Python、PyTorch、FFmpeg 及 Whisper 本身。

先决条件

• Python：建议 3.8 至 3.11 版本。
• PyTorch：运行 Whisper 所需的深度学习框架。
• FFmpeg：音视频文件处理工具。
• Whisper 库：OpenAI 提供的 Python 包。

步骤 1：安装 Python 和 PyTorch

如未安装 Python，可在官网下载。安装 PyTorch 可用 pip：

pip install torch

或者前往 PyTorch 官网 查看适用于不同操作系统和 Python 版本的安装说明。

步骤 2：安装 FFmpeg

Whisper 需 FFmpeg 处理音频文件。不同操作系统可用相应包管理器进行安装。

Ubuntu/Debian：

sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

MacOS（Homebrew）：

brew install ffmpeg

Windows（Chocolatey）：

choco install ffmpeg

步骤 3：安装 Whisper 库

用 pip 安装 Whisper Python 包：

pip install -U openai-whisper

如需直接安装最新版：

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

Windows 用户须知

请确保已启用开发者模式：

1. 打开 设置。
2. 进入 隐私与安全 > 开发人员。
3. 开启 开发者模式。

可选模型与规格

Whisper 提供多种规模的模型，覆盖 tiny 到 large，速度和准确率各有不同。

如何选择合适的模型

• 英文专用模型（.en）：针对英文音频优化，效果更好。
• 多语言模型：适合需要多语种转录的全球应用。
• 模型规模：模型越大，准确率越高但计算需求也更大。请结合硬件和需求选择。

在 Python 中使用 Whisper

配置好环境并安装必要组件后，即可在 Python 项目中调用 Whisper。

导入库与加载模型

首先导入库并加载模型：

import whisper

# 加载所需模型
model = whisper.load_model("base")

根据需求用对应模型名替换 "base"。

转录音频文件

Whisper 提供简单的 transcribe 函数将音频文件转为文本。

示例：转录英文音频

# 转录音频文件
result = model.transcribe("path/to/english_audio.mp3")

# 输出转录文本
print(result["text"])

说明

• model.transcribe()：处理音频文件，输出包含文本和元数据的字典。
• result["text"]：获取转录结果文本。

语音翻译为英文

Whisper 可将多语种音频翻译为英文。

示例：将西班牙语音频翻译为英文

# 转录并翻译西班牙语音频为英文
result = model.transcribe("path/to/spanish_audio.mp3", task="translate")

# 输出翻译文本
print(result["text"])

说明

• task="translate"：指示模型对音频进行翻译而非逐字转录。

指定语种

Whisper 支持自动检测语言，若指定可提升准确率和速度。

示例：转录法语音频

# 指定法语进行转录
result = model.transcribe("path/to/french_audio.wav", language="fr")

# 输出转录文本
print(result["text"])

检测音频语言

Whisper 可用 detect_language 方法识别音频中的语言。

示例：语言识别

# 加载并预处理音频
audio = whisper.load_audio("path/to/unknown_language_audio.mp3")
audio = whisper.pad_or_trim(audio)

# 转为 log-Mel 频谱图
mel = whisper.log_mel_spectrogram(audio).to(model.device)

# 检测语言
_, probs = model.detect_language(mel)
language = max(probs, key=probs.get)

print(f"Detected language: {language}")

说明

• whisper.load_audio()：加载音频文件。
• whisper.pad_or_trim()：调整音频长度以适配模型输入。
• whisper.log_mel_spectrogram()：转为模型所需格式。
• model.detect_language()：输出各语言概率，选取最可能的语种。

高级用法与自定义

如需更细致控制转录流程，可调用底层函数并自定义解码选项。

使用 decode 函数

decode 支持指定语言、任务及是否包含时间戳等选项。

示例：自定义解码选项

# 设置解码选项
options = whisper.DecodingOptions(language="de", without_timestamps=True)

# 解码音频
result = whisper.decode(model, mel, options)

# 输出识别文本
print(result.text)

处理实时音频输入

Whisper 可集成麦克风实时音频转录。

示例：转录麦克风实时输入

import whisper
import sounddevice as sd

# 加载模型
model = whisper.load_model("base")

# 录制麦克风音频
duration = 5  # 秒
fs = 16000  # 采样率
print("Recording...")
audio = sd.rec(int(duration * fs), samplerate=fs, channels=1, dtype='float32')
sd.wait