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深度学习工具torch实现whisper语音识别离线应用教程

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引言

随着深度学习技术的不断发展，语音识别技术已经取得了显著的进步。Whisper 是一个由 OpenAI 开发的开源语音识别模型，它能够将语音转换为文本。本文将介绍如何使用 PyTorch 框架实现 Whisper 语音识别的离线应用。

环境准备

在开始之前，请确保您的系统中已安装以下软件：

  • Python 3.8 或更高版本
  • PyTorch 1.8 或更高版本
  • NumPy 1.19 或更高版本
  • torchaudio 0.8 或更高版本

您可以使用以下命令安装所需的依赖项：

pip install torch torchvision torchaudio numpy

下载 Whisper 模型

首先，您需要下载 Whisper 模型。由于 Whisper 模型较大，建议您从 OpenAI 的 GitHub 仓库下载预训练模型。

wget https://huggingface.co/openai/whisper大型模型-Base-latest-2023-04-21-21-22-01/weights.tar.gz
tar -xvzf weights.tar.gz

加载模型

接下来，我们将加载 Whisper 模型。以下是加载 Whisper 模型的代码示例：

import torch
from whisper import load_model

# 加载 Whisper 模型
model = load_model("large_model")

语音识别

现在，我们已经加载了 Whisper 模型，接下来我们将使用该模型进行语音识别。以下是使用 Whisper 模型进行语音识别的代码示例：

import torchaudio

# 读取音频文件
audio = torchaudio.load("audio.wav")

# 使用 Whisper 模型进行语音识别
transcription = model.transcribe(audio)

# 打印识别结果
print(transcription["text"])

离线应用

为了实现离线应用，我们需要将 Whisper 模型转换为 ONNX 格式。以下是使用 ONNX Runtime 运行 Whisper 模型的代码示例：

import onnxruntime as ort

# 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式
torch.onnx.export(model, audio, "whisper.onnx")

# 加载 ONNX 模型
session = ort.InferenceSession("whisper.onnx")

# 使用 ONNX Runtime 进行语音识别
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_name = session.get_outputs()[0].name

result = session.run(None, {input_name: audio.numpy()})

# 打印识别结果
print(result[0][0])

总结

本文介绍了如何使用 PyTorch 框架实现 Whisper 语音识别的离线应用。通过将 Whisper 模型转换为 ONNX 格式，我们可以在没有网络连接的情况下进行语音识别。希望本文对您有所帮助！

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