本地搭建 Whisper 语音识别模型实现实时语音识别研究

目录

摘要

关键词

1. 引言

2. Whisper 模型简介

3. 环境准备

4. 系统架构与实现

4.1 模型加载

4.2 实时音频输入处理

4.3 实时转录处理

4.4 程序实现的框架

4.5 代码实现

5. 实验与结果

6. 讨论

7. 结论

参考文献

摘要

语音识别技术近年来发展迅速，广泛应用于智能家居、智能客服、语音助手等领域。Whisper 是由 OpenAI 开发的一种开源语音识别模型，具有高效的转录能力。本研究旨在探讨如何在本地环境中搭建 Whisper 语音识别模型，并实现实时语音识别功能。本文详细描述了搭建环境、模型加载、实时音频流处理等步骤，并通过实验验证了系统的性能和可行性。

关键词

语音识别, Whisper, 实时处理, PyTorch, PyAudio

1. 引言

语音识别技术已经成为人机交互中的重要组成部分，其应用范围不断扩大。在不同的场景中，实时语音识别尤为重要，如智能家居、智能客服系统等。Whisper 作为一个开源的语音识别模型，提供了从小到大的多种模型，可满足不同性能和精度的需求。本文通过在本地环境中搭建 Whisper 模型，并结合实时音频流的处理技术，实现了实时语音识别的功能。

2. Whisper 模型简介

Whisper 是由 OpenAI 发布的开源语音识别模型。该模型基于 Transformer 架构，能够高效地处理音频输入，并提供准确的转录输出。Whisper 支持多种模型尺寸（tiny、base、small、medium、large），在不同的计算资源下提供了不同的精度和速度选择。模型训练时使用了大量的多语言和多领域数据，使得它在各种场景下表现出色。

3. 环境准备

在本地搭建 Whisper 模型，需要准备以下环境：

• Python 3.8 或更高版本：确保兼容性和最新的功能支持。
• PyTorch：Whisper 模型依赖于 PyTorch 进行深度学习运算。根据是否使用 GPU，选择相应的安装命令。
• PyAudio：用于实时音频输入的处理。
• 其他依赖库：如 NumPy，用于音频数据的处理。

4. 系统架构与实现

4.1 模型加载

Whisper 模型可以通过 OpenAI 提供的 GitHub 仓库获取，并通过 Python 安装：

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

安装完成后，可以通过 Python 代码加载模型：

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

4.2 实时音频输入处理

为了实现实时语音识别，使用 PyAudio 库捕获音频输入并实时处理：

import pyaudio
import numpy as np

p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000, input=True, frames_per_buffer=1024)

while True:
    data = stream.read(1024)
    audio_data = np.frombuffer(data, dtype=np.int16).astype(np.float32) / 32768.0
    # 将音频数据传递给 Whisper 模型进行转录

4.3 实时转录处理

将捕获的音频数据实时传递给 Whisper 模型，进行语音转录：

result = model.transcribe(audio_data)
print(result["text"])

通过上述流程，能够实时捕获麦克风输入的音频并进行转录，达到实时语音识别的效果。

4.4 程序实现的框架

为了使实时语音识别系统更加健壮和可维护，我们需要构建一个完整的程序框架。以下是该系统的主要组成部分：

1. 音频输入模块：负责捕获实时音频流。
2. 音频处理模块：对音频数据进行预处理，包括降噪、归一化等。
3. 语音识别模块：使用 Whisper 模型对处理后的音频进行转录。
4. 结果输出模块：将转录的文本结果输出到控制台或其他接口。

4.5 代码实现

以下是实现上述框架的完整代码：

import pyaudio
import numpy as np
import whisper

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

def process_audio_data(audio_chunk):
    """
    将音频块数据转换为模型可以处理的格式。
    """
    audio_data = np.frombuffer(audio_chunk, dtype=np.int16).astype(np.float32) / 32768.0
    return audio_data

def transcribe_audio(audio_data):
    """
    使用 Whisper 模型对音频数据进行转录。
    """
    result = model.transcribe(audio_data)
    return result['text']

def main():
    # 配置 PyAudio
    p = pyaudio.PyAudio()
    stream = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000, input=True, frames_per_buffer=1024)

    print("开始实时语音识别...")

    try:
        while True:
            # 读取音频块
            audio_chunk = stream.read(1024)
            
            # 处理音频数据
            audio_data = process_audio_data(audio_chunk)
            
            # 转录音频数据
            text = transcribe_audio(audio_data)
            
            # 输出转录结果
            print(text)

    except KeyboardInterrupt:
        print("\n停止实时语音识别.")
    finally:
        # 关闭音频流
        stream.stop_stream()
        stream.close()
        p.terminate()

if __name__ == "__main__":
    main()

5. 实验与结果

为了验证系统的性能，我们在不同的硬件配置下进行了实验测试。测试中使用了不同大小的 Whisper 模型，并比较了其在实时语音识别任务中的延迟和准确性。实验结果表明，在 GPU 环境下，大模型（如 medium 和 large）能够提供更高的转录准确性，而在 CPU 环境下，小模型（如 tiny 和 base）则提供了较快的响应速度。

6. 讨论

通过本地搭建 Whisper 模型并实现实时语音识别，我们发现：

• 模型大小与硬件配置对实时性能有显著影响。
• PyAudio 在实时音频处理方面性能良好，但需要考虑音频格式和采样率的兼容性。
• Whisper 模型在多语言环境下具有较好的泛化能力，但对某些特定领域的词汇准确性可能有待提高。

7. 结论

本研究成功地在本地环境中搭建了 Whisper 语音识别模型，并实现了实时语音识别功能。通过实验验证了系统的性能，并对其进行了详细的讨论。未来工作可以考虑在低延迟环境下优化模型的转录速度，或者结合更多的预处理技术来提高识别准确性。

参考文献

1. OpenAI Whisper GitHub Repository. GitHub - openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision
2. PyTorch Documentation. https://pytorch.org/docs/
3. PyAudio Documentation. https://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio/