低延迟实时音频转录,依赖高性能硬件和Python生态
openai-whisper-realtime是一个几乎实时转录音频的实验项目,使用Python和OpenAI Whisper处理音频。该项目依赖高性能CPU或GPU,使用sounddevice、numpy和asyncio等库。当前目标包括提升转录性能、优化断词检测和动态分割。
OpenAI Whisper Realtime 项目旨在通过使用 OpenAI 的 Whisper 技术,实现几乎实时的语音转录。这是一个快速试验性的项目,致力于提升语音转录的速度和实时性。
首先,用户需要确保安装必要的依赖库。可以通过以下命令安装所需的所有库:
pip install -r requirements.txt
安装完依赖后,用户可以通过运行以下命令来启动脚本:
python openai-whisper-realtime.py
该项目需要以下依赖:
为了获得较好的性能表现,建议使用一台性能优异的 CPU 或 GPU。
该项目通过 Python 捕获系统的默认音频输入,并将其分割成较小的音频块,然后输入到 OpenAI 的原始转录函数进行处理。当前项目尝试(尽管效果一般)去检测单词之间的间隙,从而避免在这些地方分割音频缓存。虽然根据模型的设计,这种处理方式并不是最为合理的,但项目的开发者认为值得尝试。整体上,它的表现还算不错。
项目当前有以下几个方面还需要改进:
通过这样的方式,OpenAI Whisper Realtime 项目希望最终能提供一个稳定而高效的实时语音转录解决方案。
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