OpenAI Whisper Tutorial: Erstellen einer Speaker Identification App

Entdeckung von OpenAI Whisper: Ein Durchbruch in der Spracherkennung

Whisper, ein revolutionäres Spracherkennungssystem, das von OpenAI entwickelt wurde, hat die Art und Weise, wie wir Audiodaten behandeln, verändert. Mit einem beeindruckenden Trainingsregime, das 680.000 Stunden multilingualer und multitasking überwachter Daten umfasst, die aus dem Web gesammelt wurden, hat Whisper eine bemerkenswerte Resilienz gegenüber Akzenten, Hintergrundgeräuschen und spezialisierter Sprache gezeigt. Dieses System transkribiert nicht nur Audio in zahlreichen Sprachen, sondern hat auch die Fähigkeit, gesprochene Inhalte ins Englische zu übersetzen.

Die Einschränkungen von Whisper verstehen

Während Whisper in der Transkriptionsgenauigkeit hervorragend ist, hat es Herausforderungen bei der Sprecheridentifikation innerhalb von Gesprächen. Diarisierung, der Prozess der Unterscheidung und Identifikation von Sprechern in einem Dialog, spielt eine entscheidende Rolle in der Conversational-Analyse, und hier benötigt Whisper Unterstützung.

Verwendung von Pyannote Audio für die Diarisierung

Um Whispers Einschränkungen bei der Sprechererkennung zu überwinden, können wir pyannote.audio verwenden, ein Open-Source-Toolkit, das für die Sprecherdiarisierung entwickelt wurde. Basierend auf dem maschinellen Lernframework PyTorch bietet pyannote.audio ein umfassendes Toolkit von trainierbaren End-to-End-neuronalen Bausteinen sowie vortrainierte Modelle für Aufgaben wie Sprachaktivitätserkennung, Sprechersegmentierung und Überlappung von Sprache. Dieses Toolkit erreicht in den meisten dieser Bereiche eine Spitzenleistung.

Vorbereitung Ihrer Audiodatei

Laden Sie die Audiodatei mit yt-dlp herunter.
Extrahieren Sie die ersten 20 Minuten Audio mit dem Tool ffmpeg.
Nutzen Sie das Paket pydub zur Audiomanipulation und erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen audio.wav.

Schritte zur Implementierung der Diarisierung mit Pyannote

Befolgen Sie diese Schritte, um pyannote.audio zu installieren und die Diarisierungen zu erzeugen:

Installieren Sie pyannote.audio und seine Abhängigkeiten.
Führen Sie den Diarisierungsprozess auf der Audiodatei aus, um die Sprechersegmente zu identifizieren.
Drucken Sie die Ausgabe aus, um die Ergebnisse der Diarisierung zu sehen.

Analyse der Beispielausgabe

Die Ausgabe zeigt die Start- und Endzeiten jedes Sprechersegments in Millisekunden, was uns hilft, den Dialogfluss zwischen den Sprechern zu visualisieren. Als Nächstes werden wir die Daten für eine bessere Genauigkeit verfeinern.

Verbindung der Audiosegmente mit der Diarisierung

In dieser Phase richten wir die Audiosegmente gemäß den Diarisierungsergebnissen aus und verwenden Platzhalter als Trennzeichen. Dies wird den Weg für den folgenden Transkriptionsprozess ebnen.

Transkription von Audio mit Whisper

Nach der Diarisierung werden wir Whisper verwenden, um jedes Segment der Audiodatei zu transkribieren:

Installieren Sie OpenAI Whisper.
Führen Sie Whisper auf den vorbereiteten Audiosegmenten aus; es wird die Transkriptionsergebnisse ausgeben.
Passen Sie die Modellgröße an Ihre Anforderungen an.
Installieren Sie die webvtt-py Bibliothek, um mit .vtt-Dateien zu arbeiten.

Abgleich von Transkriptionen mit Diarisierungen

Schließlich korrelieren wir jede Transkriptionszeile mit den entsprechenden Diarisierungssegmenten und erstellen eine ansprechend gestaltete HTML-Datei zur Anzeige der Ergebnisse. Besonderes Augenmerk wird auf Audioteile gelegt, die in kein Diarisierungssegment fallen, um Vollständigkeit in unserem Endergebnis zu gewährleisten.

Anwendungen Ihrer neuen Fähigkeiten

Nachdem Sie diese Techniken gemeistert haben, können Sie:

An AI-Hackathons teilnehmen, um Innovationen zu schaffen und Anwendungen mit Whisper zu entwickeln.
Einzel- oder Teaminitiativen wie das Slingshot-Programm von New Native beitreten, um Ihr Projekt zu verfeinern.
Ihre App starten und Lösungen für reale Probleme mit KI beisteuern.
Alternativ können Sie sich entscheiden, Ihr Projekt auf Eis zu legen und anderen zu ermöglichen, technologische Veränderungen voranzutreiben. Allerdings ermutigen wir Sie, die Herausforderung anzunehmen!

Der AI-Community beitreten

Während der AI-Hackathons von lablab.ai haben über 54.000 Personen aus verschiedenen Disziplinen mehr als 900 Prototypen erstellt. Diese Zahlen steigen jede Woche. Verpassen Sie nicht die Chance, Teil der größten Gemeinschaft von AI-Entwicklern zu werden und einen bedeutenden Einfluss auszuüben!