WhisperS2T

<h1 align="center"> WhisperS2T ⚡ </h1> <p align="center"><b>支持多种推理引擎的优化Whisper模型语音转文字流水线!</b></p> <p align="center"> <a href="https://www.pepy.tech/projects/whisper-s2t"> <img alt="下载量" src="https://static.pepy.tech/personalized-badge/whisper-s2t?period=total&units=international_system&left_color=grey&right_color=brightgreen&left_text=downloads" /> </a> <a href="https://pepy.tech/project/whisper-s2t"> <img alt="GitHub贡献者" src="https://img.shields.io/github/contributors/shashikg/WhisperS2T" /> </a> <a href="https://badge.fury.io/py/whisper-s2t"> <img alt="PyPi发布版本" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/446ca508-82ed-4325-9994-7d6cc5dadda7.svg" /> </a> <a href="https://github.com/shashikg/WhisperS2T/issues"> <img alt="问题" src="https://img.shields.io/github/issues/shashikg/WhisperS2T?color=0088ff" /> </a> </p> <hr><br>

WhisperS2T是一个优化的闪电般快速的开源语音转文字(ASR)流水线。它专为whisper模型定制，以提供更快的whisper转录。它的设计速度比其他实现更快,比WhisperX快2.3倍,比使用FlashAttention 2的HuggingFace Pipeline(Insanely Fast Whisper)快3倍。此外,它还包含几个启发式方法来提高转录准确性。

Whisper是由OpenAI开发的通用语音识别模型,而不是我开发的。它在大量多样化的音频数据集上进行训练,是一个可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别的多任务模型。

发布说明

[2024年2月25日]:添加了预构建的docker镜像和转录导出器,支持txt, json, tsv, srt, vtt格式。(查看完整发布说明)

快速入门

查看这里提供的Google Colab笔记本:notebooks

未来路线图

可直接使用的docker容器。
WhisperS2T-Server:优化的端到端部署就绪服务器代码库。
深入的文档,使用github pages托管。
探索集成Meta的SeamlessM4T模型的可能性。
添加更多数据集进行WER基准测试。

基准测试和技术报告

敬请期待将WhisperS2T与其他whisper流水线进行比较的技术报告。同时,查看在A30 GPU上的一些快速基准测试。请参见scripts/目录中我使用的基准测试脚本。

A30基准测试

注意:我进行所有基准测试时将without_timestamps参数设置为True。将此参数调整为False可能会提高HuggingFace流水线的词错误率(WER),但会增加推理时间。值得注意的是,推理速度的提升仅通过更优的流水线设计实现,没有对后端推理引擎(如CTranslate2、FlashAttention2等)进行任何特定优化。例如,WhisperS2T(使用FlashAttention2)相比于HuggingFace流水线(也使用FlashAttention2)展示了明显更快的推理速度,尽管两者都利用了相同的推理引擎—带有FlashAttention2的HuggingFace whisper模型。此外,WER也存在明显差异。

特性

🔄 多后端支持: 支持多种Whisper模型后端,包括原始OpenAI模型、带FlashAttention2的HuggingFace模型和CTranslate2模型。
🎙️ 轻松集成自定义VAD模型: 无缝添加自定义语音活动检测(VAD)模型,以增强语音识别的控制和准确性。
🎧 轻松处理大小音频文件: 智能批处理来自各种文件的较小语音片段,确保最佳性能。
⏳ 简化大型音频文件的处理: 在转录分段批次时异步在后台加载大型音频文件,显著减少加载时间。
🌐 支持多语言/多任务解码的批处理: 在单个批次中解码多种语言或同时执行转录和翻译,提高灵活性和转录时间。(CTranslate2后端支持最佳)
🧠 减少幻觉: 优化参数和启发式方法,减少重复文本输出或幻觉。(某些启发式方法仅适用于CTranslate2后端)
⏱️ 动态时间长度支持(实验性): 处理给定输入批次中可变长度的输入,而不是固定的30秒,在转录过程中提供灵活性并节省计算时间。(仅适用于CTranslate2后端)

入门指南

从Docker容器

预构建容器

docker pull shashikg/whisper_s2t:dev-trtllm

Dockerhub仓库: https://hub.docker.com/r/shashikg/whisper_s2t/tags

构建自己的容器

从main分支构建。

docker build --build-arg WHISPER_S2T_VER=main --build-arg SKIP_TENSORRT_LLM=1 -t whisper_s2t:main .

从特定发布版本v1.3.0构建。

git checkout v1.3.0
docker build --build-arg WHISPER_S2T_VER=v1.3.0 --build-arg SKIP_TENSORRT_LLM=1 -t whisper_s2t:1.3.0 .

要构建支持TensorRT-LLM的容器:

docker build --build-arg WHISPER_S2T_VER=main -t whisper_s2t:main-trtllm .

本地安装

安装重采样和加载音频文件所需的音频包。

对于Ubuntu

apt-get install -y libsndfile1 ffmpeg

对于MAC

brew install ffmpeg

对于Ubuntu/MAC/Windows/任何其他使用Conda的Python环境

conda install conda-forge::ffmpeg

要安装或更新到WhisperS2T的最新发布版本,请使用以下命令:

pip install -U whisper-s2t

或者从此仓库的最新提交安装:

pip install -U git+https://github.com/shashikg/WhisperS2T.git

注意: 如果您的CUDNN和CUBLAS安装是使用pip wheel完成的,您可以运行以下命令将CUDNN路径添加到LD_LIBRARY_PATH:

export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:`python3 -c 'import os; import nvidia.cublas.lib; import nvidia.cudnn.lib; print(os.path.dirname(nvidia.cublas.lib.__file__) + ":" + os.path.dirname(nvidia.cudnn.lib.__file__))'`

使用TensorRT-LLM后端

对于TensorRT-LLM后端,您需要安装TensorRT和TensorRT-LLM。

bash <repo_dir>/install_tensorrt.sh

对于大多数debian系统,给定的bash脚本应该可以工作,如果不行/其他系统,请按照这里的官方TensorRT-LLM说明进行操作。

使用

CTranslate2后端

import whisper_s2t

model = whisper_s2t.load_model(model_identifier="large-v2", backend='CTranslate2')

files = ['data/KINCAID46/audio/1.wav']
lang_codes = ['en']
tasks = ['transcribe']
initial_prompts = [None]
out = model.transcribe_with_vad(files,
                                lang_codes=lang_codes,
                                tasks=tasks,
                                initial_prompts=initial_prompts,
                                batch_size=32)

print(out[0][0]) # 打印第一个文件的第一个话语
"""
[控制台输出]

{'text': "让我们请Phil Mackie进来,他现在在宫殿。我们看到Teresa和Philip May。Philip,你能看到他是如何从直升机上转移的吗?看起来就像你说的,那辆'野兽'。它的前灯亮着,因为太阳现在开始落山了,肯定正在云层后面下沉。它在大道上大约四分之一英里远的地方",
 'avg_logprob': -0.25426941679184695,
 'no_speech_prob': 8.147954940795898e-05,
 'start_time': 0.0,
 'end_time': 24.8}
"""

要使用词对齐功能,请使用以下方式加载模型:

model = whisper_s2t.load_model("large-v2", asr_options={'word_timestamps': True})

TensorRT-LLM后端

import whisper_s2t

model = whisper_s2t.load_model(model_identifier="large-v2", backend='TensorRT-LLM')

files = ['data/KINCAID46/audio/1.wav']
lang_codes = ['en']
tasks = ['transcribe']
initial_prompts = [None]

out = model.transcribe_with_vad(files,
                                lang_codes=lang_codes,
                                tasks=tasks,
                                initial_prompts=initial_prompts,
                                batch_size=24)

print(out[0][0]) # 打印第一个文件的第一个话语
"""
[控制台输出]

{'text': "让我们请Phil Mackie进来,他现在在宫殿。我们看到Teresa和Philip May。Philip,你能看到他是如何从直升机上转移的吗?看起来就像你说的,那辆'野兽'。它的前灯亮着,因为太阳现在开始落山了,肯定正在云层后面下沉。它在大道上大约四分之一英里远的地方", 
 'start_time': 0.0, 
 'end_time': 24.8}
"""