openai-whisper

项目介绍：openai-whisper

项目概述

openai-whisper项目是一款基于OpenAI Whisper的自动语音识别（ASR）系统的样例Web应用，实现了音频录制及转录/翻译功能。该项目使用Next.JS框架，用于建立前端和后端一体化的Web应用。用户可以自动记录音频数据，并将其上传到服务器进行转录或翻译，随后将结果返回至前端。用户还可以播放录制的音频来验证输出内容。

项目的背景与动机

Whisper自称并不专为实时流媒体任务设计，然而，开发者仍希望尝试创建一个几乎实时的转录Web应用。项目的成功主要取决于服务器执行音频转录和翻译的速度。选择使用Next.js是为了避免单独构建前后端应用，并通过调用shell命令的方式在后端执行Whisper的功能。

应用功能

该应用程序具有以下核心功能：

• 音频录制与上传：在检测到声音时，应用开始录制音频。如果在两秒内未检测到声音，则停止录制并上传数据进行转录。
• 背景噪声过滤：通过设定阈值（默认为-45dB），来避免背景噪声触发音频录制。
• 结果验证：用户可以回放上传的音频，同时查看对应文本输出和时间戳。

设置选项

在应用设置中，用户可以调整多个Whisper参数：

• 语言选择：用户可以选择音频转录或翻译的目标语言。
• 模型选择：支持选择不同复杂度的模型进行转录。
• 任务类型：可设定是进行转录还是翻译任务。

设置与运行

以下是项目的基本设置流程：

1. 安装Whisper和Python依赖：

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

2. 安装FFmpeg：

   • MacOS用户：

     $ brew install ffmpeg

   • Windows用户：

     $ choco install ffmpeg   # 或使用scoop：$ scoop install ffmpeg

3. 测试Whisper系统： 使用命令行确认Whisper的基本功能正常。

   $ whisper myaudiofile.ogg --language Japanese --task translate

4. 安装并运行应用：

   • 克隆项目库并安装依赖：

     $ git clone https://github.com/supershaneski/openai-whisper.git myproject
     $ cd myproject
     $ npm install
     $ npm run dev

   • 在浏览器中打开http://localhost:3006/来加载应用页面。

使用HTTPS

若需通过HTTPS协议运行应用（例如在使用不同设备进行音频采集时），需准备适当的认证及密钥文件，并编辑项目根目录下的server.js文件设置HTTPS。执行以下命令启动服务器：

$ node server.js

在浏览器中访问https://localhost:3006/加载应用页面。

结语

openai-whisper项目目前仍在开发中，未来将会持续更新和优化，以提升其识别效果和用户体验。对于希望在Web应用中集成语音识别功能的用户或开发者来说，这是一个值得关注和研究的项目。