实时语音转录与 OpenAI 的 Whisper 模型

路人与大师
301 阅读3分钟

教案：实时语音转录与 OpenAI 的 Whisper 模型

目标

通过使用 OpenAI 的 Whisper 模型，实现实时语音转录功能，并了解如何在不同操作系统上安装所需的依赖。

教学对象

高级编程学生或对语音识别技术感兴趣的学习者

课程时长

约2小时

课程内容

  1. 介绍与目标

    • 介绍实时语音转录及其应用场景
    • 目标：使用 Whisper 模型实现实时语音转录

  2. 准备工作

    • 安装 Python 环境
    • 安装所需依赖

  3. 安装 ffmpeg

    • 在不同操作系统上安装 ffmpeg

  4. 代码实现

    • 下载与配置 Whisper 模型
    • 实现实时语音录制与转录

  5. 运行与测试

    • 运行代码并测试实时转录效果

  6. 总结与讨论

    • 讨论可能的改进与应用

详细教学步骤

1. 介绍与目标 (10分钟)

  • 解释什么是实时语音转录，展示其在各种应用中的潜力，例如会议记录、实时字幕等。
  • 目标：通过使用 OpenAI 的 Whisper 模型实现一个可以实时转录语音的应用程序。

2. 准备工作 (15分钟)

  • 指导学生设置 Python 环境（建议使用虚拟环境）。
  • 下载并解压所需的代码文件，并安装 Python 依赖： 
    pip install -r requirements.txt

3. 安装 ffmpeg (20分钟)

  • 介绍 ffmpeg 工具及其作用。

  • 分别讲解在不同操作系统上安装 ffmpeg 的方法：

    • Ubuntu 或 Debian: 
      sudo apt update && sudo apt install ffmpeg
    • Arch Linux: 
      sudo pacman -S ffmpeg
    • MacOS: 
      brew install ffmpeg
    • Windows:
      • 使用 Chocolatey: 
        choco install ffmpeg
      • 使用 Scoop: 
        scoop install ffmpeg

4. 代码实现 (30分钟)

  • 指导学生下载并配置 Whisper 模型。
  • 讲解代码逻辑，包括如何实时录制音频并使用 Whisper 模型进行转录。
  • 代码示例： 
    import whisper
import pyaudio
import numpy as np

model = whisper.load_model("base")

def record_audio():
    CHUNK = 1024
    FORMAT = pyaudio.paInt16
    CHANNELS = 1
    RATE = 16000
    RECORD_SECONDS = 5

    p = pyaudio.PyAudio()

    stream = p.open(format=FORMAT,
                    channels=CHANNELS,
                    rate=RATE,
                    input=True,
                    frames_per_buffer=CHUNK)

    frames = []

    print("Recording...")
    for _ in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
        data = stream.read(CHUNK)
        frames.append(np.frombuffer(data, dtype=np.int16))

    print("Finished recording.")

    stream.stop_stream()
    stream.close()
    p.terminate()

    return np.concatenate(frames)

def transcribe_audio(audio_data):
    result = model.transcribe(audio_data, fp16=False)
    print("Transcription: ", result["text"])

if __name__ == "__main__":
    audio_data = record_audio()
    transcribe_audio(audio_data)

5. 运行与测试 (30分钟)

  • 帮助学生运行代码并测试实时转录效果。
  • 让学生尝试不同的音频源，并观察转录结果的准确性。

6. 总结与讨论 (15分钟)

  • 讨论实现过程中遇到的挑战及解决方法。
  • 探讨该技术的潜在应用，例如实时字幕生成、语音助手等。
  • 鼓励学生提出改进建议，例如提高转录速度、准确性等。

作业

  • 修改代码以增加更多功能，例如保存转录文本到文件、支持多语言转录等。
  • 研究并报告 Whisper 模型的工作原理及其优缺点。

参考资料

通过这堂课，学生将能够理解并实现一个基本的实时语音转录系统，并对语音识别技术有更深入的认识。

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