前言

上個月買遊戲拿到了 FANZA 的折抵金，為了花掉它買了平常沒在聽的 ASMR，然後發現

嗯，我 N87 聽不懂日文...

這種小眾的東西網路上也沒有譯文，就試了試當紅的 AI 語音辨識 + 翻譯，成果還不賴。
這篇文章想分享我發現的好東西 —— WhisperX。

WhisperX: Automatic Speech Recognition with Word-level Timestamps (Diarization)

WhisperX 提供 高速 的自動語音識別，並提供詞級時間戳和講話者分離功能。
(高速 指使用 large-v2 模型時可達到 whisper 的 70 倍速)

GitHub: m-bain/whisperX

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https://github.com/m-bain/whisperX

• 使用 whisper large-v2 進行批次推論，實現 70 倍速的轉錄速度
• 以 faster-whisper 做後端，對於 large-v2 使用 beam_size=5 只需要 8GB 以下的 GPU 顯存
• 使用 wav2vec2 對齊技術達到單詞級別的時間戳
• 利用 pyannote-audio 中的語者分離功能實現多人語音辨識（包含語者 ID 標籤）
• VAD 預處理，減少幻聽問題並提升批次處理效率而不影響字錯率

一言以蔽之，它會把音檔分割成小片段批次送去 whisper 辨識，再將時間軸對齊到單字的層級上。另外它底下是使用 faster-whisper 模型，號稱能在同樣的辨識率下達到 4 倍快速。

實測是真的很快🚀

上方數據是 large-v2，不過它有支援新的 large-v3

安裝

請按照 GitHub 文件 安裝

conda create --name whisperx python=3.10
conda activate whisperx
conda install pytorch==2.0.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
pip install git+https://github.com/m-bain/whisperx.git --upgrade

或者是...↓

Docker 執行

推薦使用我寫的 Docker image，一行指令啟動，省去折騰 Python 環境的時間 💪
此方法你需要安裝好 Docker Desktop, CUDA Toolkit, NVIDIA Windows Driver，並確保你的 Docker 運行 WSL2 上。

GitHub: jim60105/docker-whisperX

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https://github.com/jim60105/docker-whisperX

docker run --gpus all -it -v ".:/app" ghcr.io/jim60105/whisperx:base-en     -- --output_format srt audio.mp3
docker run --gpus all -it -v ".:/app" ghcr.io/jim60105/whisperx:large-v2-ja -- --output_format srt audio.mp3
docker run --gpus all -it -v ".:/app" ghcr.io/jim60105/whisperx:no_model    -- --model tiny --language en --output_format srt audio.mp3

模型列表

WhisperX 背後是使用 fast-whisper 做轉錄，請在 Hugging Face 上查看模型清單

使用

印出所有的參數和說明，也可以在 GitHub 上查看

whisperx -h

基本的使用方式是直接在程式後帶入音檔檔名

whisperx audio.mp3

其它語言需要帶入參數指令語言。
除了英語以外的其它語言，模型建議要使用到 large 成果才比較能看

whisperx --model large-v3 --language zh audio_zh.mp3

轉錄 中文 和 日文 時一定要加上參數 --chunk_size，5~10 都不錯，如果斷句很怪的話在此範圍調調看。具體用法可以查看這支我提交的 PR
(預設值是驚人的 30)

whisperx --chunk_size 6 audio.mp3

如果你很不幸的想要在 CPU 上執行它，請加上 --device cpu --compute_type int8

whisperx --device cpu --compute_type int8 audio.mp3

若要啟用講者分類功能，請在 --hf_token 參數後面帶入你的 Hugging Face 存取金鑰，可以從這裡取得。
並且需要接受以下兩個模型的使用者協議：pyannote/segmentation-3.0、pyannote/speaker-diarization-3.1
(登入後在頁面上填寫 Company/Website，然後按 Agree)
使用起來會像這樣

whisperx --diarize --hf_token hf_OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO audio.mp3

--output_format 可指定輸出格式，可選格式有 "all", "srt", "vtt", "txt", "tsv", "json", "aud"

whisperx --output_format srt audio.mp3