主题：OpenAI Whisper 转换声音到文字 -- nanimarcusboy
chatGPT 很火，背后的公司 OpenAI。
这个公司有很多技术，我看到有一个是 Whisper，学名叫 automatic speech recognition (ASR) ，就是转换声音到文字的。
我用过很多类似的工具，所以很有兴趣的研究了一下，然后这个 Whisper 惊艳了我的无聊时光。
喃喃自语 居然这么强大，真是 于无声处听惊雷。
下面讲讲怎么安装使用。
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网址和代码：
https://openai.com/blog/whisper/
https://github.com/openai/whisper
记住，一定要安装 CUDA 版本，利用显卡，完全靠CPU，实在费劲。
准备12G硬盘最少。
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Windows 10, Nvidia CUDA 的安装过程。
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
Windows -> X86_64 -> 10 ->exe(local)
得到一个很大的安装文件，安装
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Python 3, torch 安装
如果原来安装了，卸载掉。
pip3 uninstall torch torchvision torchaudio
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torch CUDA 版本要下载一个2.4G 的安装包，和CPU版本明显不同。
pip3 install setuptools-rust
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
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whisper 卸载，如果原来装过，建议重新安装一次
pip3 uninstall openai-whisper
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whisper 安装
pip3 install -U openai-whisper
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然后试一下。
whisper -h
注意其中一行，设备
如果是CPU，那么CUDA就没有安装成功
--device DEVICE device to use for PyTorch inference (default: cpu)
CUDA安装成功，显示的就是CUDA
--device DEVICE device to use for PyTorch inference (default: cuda)
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找一个wav文件，试一下，用的是 small model，已经够好了。
whisper --model small -f all --language en out.wav
第一次运行，需要下载 model 文件，small 大概400M。
-f all ，有多种格式 全部都要。
--language en ，指定英文，否则会自动探测
另外还自带其他语言翻译成英文的功能，我还没有用过。
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whisper 是能够直接读取MP4之类的视频文件，但是先做处理更有效率。
网上人建议的是 16K 的wav文件，转换命令如下：
ffmpeg -i input.mp4 -acodec pcm_s16le -ar 16000 out.wav
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Windows 10 打开 task manager, 看到我的GPU的内存全部占用，GPU占用70%
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结果我很满意，准确的断句，专用词识别，人名地名大小写，缩写，甚至有些专业词汇也能识别。
一个大叔两个半小时的讲话，语速快，口语化极其严重，涉及到很多地名人名，两个小时识别完成，断句很准确，基本上所有名字，包括缩写都识别出来了。
一个讲中途岛海战的讲话，所有日本人名，日本舰船的名字都识别出来。
而且所有日期数量都准确写好，而不仅仅是用英文打出来。
看的出来，不仅仅是语言识别，也有大量网上文本的训练
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好吧，下一步的问题是，程序员同志们的工作机会是更多了呢，还是更少了呢。
OpenAI Whisper 用了几天，一些感受。
1，监控CUDA, Windows 10
Task Manager -> GPU -> CUDA
右边一般四个框，最常用的性能，第一个隐含是3D，点一下，换成 CUDA。
我这里基本 90% 以上。
2，拿个小风扇，对着显卡吹，不然太烫了，吹了就是有点烫。
3，如果文件里人的声音不是很清楚的话，断句就没有了，字词还在，基本准确。
4，显卡的内存限制你使用的model，我的老显卡只能用 small，你要用更大的模型需要有大内存的显卡。
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网上有人写了一个脚本 whisper_mic，可以实时识别，但是Linux的，我没有试过。
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讯飞的桌面版我用过，但是明显在网上传数据，只能放在隔离的机器上用。
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微信是24小时监控麦克风的，你说的内容实际上给你上传了，所以我尽量不用。
Whisper 隐含是英文，模型用 small.en，语言不用指定
whisper --model small.en -f srt A.whisper.wav
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如果是其他语言，比如德语，模型用 small，语言指定德语
whisper --model small -f srt --language de A.whisper.wav
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如果是其他语言，比如德语，且翻译成英语，模型用 small，语言指定德语，指定任务是翻译。
whisper --model small --task translate -f srt --language de A.whisper.wav
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那么理论上Whisper 应该可以将一个德语文档翻译成英文，也许代码里应该可以修改出来。
没看懂, 既然用 API 对文件大小有限制, 那就买块显卡本地跑, 就是个电费.
我跑过最大的一个视频文件2G 的MP4, 转换成 wav 文件大概 400M, wav 文件大概一个小时200M左右, 运行需要的时间大概 1:1 , 不过我的显卡太老了.
如果买块3080的是不是会跑的飞快.
而且作者似乎不知道应该用显卡跑, 用CPU太弱了.
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OpenAI开源了语音识别模型Whisper，这个模型你是可以本地跑的，配合训练好的数据集可以离线识别语音，但是对机器配置有要求，另外你想识别效果好，得好几G的存储和内存。它也提供了API，这样服务端可以帮你跑，不需要你本地运行程序，但是一次最大文件大小25MB，价钱10分钟6美分
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偶然发现的。第一次用的时候惊为天人。有时有个别汉字出错。你了解一下。做下对比分析，让我这样IT小白开开眼。
可以关注一下，我现在手机都是语音输入的。
但是苹果手机没有讯飞语记，不方便。
微软股沟什么的语音转换的不好用么？手机上有app， 网页版也可以。
参考
https://platform.openai.com/docs/guides/speech-to-text
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import openai
audio_file= open("/path/to/file/audio.mp3", "rb")
transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio_file)
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后一句修改一下，这样拿到的是 srt 文件
transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio_file, ,
response_format="srt")
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文件大小限制是 25M，所以一般先转换成mp3：
ffmpeg -hide_banner -y -i input.mp4 -acodec libmp3lame -b:a 64k output.mp3
25M mp3 差不多 50 分钟。
再大的话可切成小段，处理后再合并。
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典型 mp3 文件长度 600秒，识别用了25秒：
-- length : 600.792 seconds
-- runtime: 25.17 seconds
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好吧，现在看看给了我多少quota.
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不过，现在语言转换真的随手都是，chrome加个附件就可以了
主要是 Whisper 质量比较好，速度倒不怎么样。
用Google的，速度可以说是即时的，但是需要声音质量非常好，稍微差点就不行。
再一个 Whisper 的断句，专业词汇都非常准，时间数量表示的非常准确。
多谢了
将中文翻译为英文并输出为vtt格式字幕的python代码:
import whisper
model = whisper.load_model("medium")
task = "translate" # Default is "transcribe"
r= model.transcribe("t.wav", task=task)
output_writer = whisper.utils.get_writer("vtt", "./")
output_writer(r,"t.wav")