OpenAI Whisper Tutorial: Erstellen Sie eine Sprecheridentifikations-App

OpenAI Whisper entdecken: Ein umfassender Überblick

OpenAI Whisper steht an der Spitze der fortschrittlichen Spracherkennungssysteme und revolutioniert die Art und Weise, wie wir mit Audiodaten interagieren. Unterstützt von einem umfangreichen Datensatz von 680.000 Stunden mehrsprachiger, multitasküberwachter Eingaben aus dem Web, excels Whisper darin, Sprache in verschiedenen Sprachen genau zu transkribieren. Dieses umfangreiche Training ermöglicht es dem System, bemerkenswerte Belastbarkeit gegenüber verschiedenen Faktoren, einschließlich Akzenten, Hintergrundgeräuschen und spezialisiertem Jargon, zu zeigen. Darüber hinaus transkribiert Whisper nicht nur Audio, sondern kann auch ins Englische übersetzen, was es zu einem unschätzbaren Werkzeug für die globale Kommunikation macht.

Beschränkungen von Whisper: Herausforderungen bei der Sprecheridentifikation

Trotz seiner bahnbrechenden Fähigkeiten steht Whisper vor Herausforderungen bei der Sprecheridentifikation während Gesprächen. Diarisierung, der Prozess der Erkennung und Unterscheidung von Sprechern in einem Dialog, ist grundlegend für eine effektive Gesprächsanalyse. Dieser Artikel bietet ein Tutorial zur Nutzung von Whisper für die Sprechererkennung und Transkription mit dem pyannote-audio Toolkit.

Audio-Vorbereitung

Um unsere Analyse zu beginnen, müssen wir zunächst die Audiodatei vorbereiten. Zu Demonstrationszwecken verwenden wir die ersten 20 Minuten des Podcasts von Lex Fridman mit Yann LeCun. Die folgenden Schritte umreißen den Prozess:

• Laden Sie das Podcast-Video mit dem yt-dlp Paket herunter.
• Verwenden Sie ffmpeg, um das Audio zu extrahieren.
• Trimmen Sie das Audio auf 20 Minuten mit der pydub Bibliothek.

Nach Abschluss haben wir eine Datei mit dem Namen audio.wav, die das gewünschte Audiomaterial enthält.

Implementierung von Pyannote für die Sprecherdiarisierung

pyannote.audio ist ein Open-Source-Toolkit, das im Python-Ökosystem untergebracht ist und speziell für die Sprecherdiarisierung entwickelt wurde. Mit dem maschinellen Lernrahmen PyTorch nutzt es verschiedene trainierbare neuronale Blöcke, um umfassende Sprecherdiarisierungspipelines zu erstellen. Pyannote bietet auch vortrainierte Modelle und Pipelines an, um eine erstklassige Leistung in zahlreichen Bereichen zu gewährleisten, einschließlich:

• Spracherkennung
• Sprechersegmentierung
• Erkennung überlappender Sprache
• Sprecher-Embedding

Installation und Ausführung von Pyannote

Um mit der Sprecherdiarisierung zu beginnen, müssen Sie zunächst die Pyannote-Bibliothek installieren. Nach der Installation können Sie die Bibliothek auf der extrahierten Audiodatei ausführen, um Ergebnisse zur Sprecherdiarisierung zu erzeugen:

python -m pyannote.audio diarize audio.wav

Die Ausgabe spiegelt die Zeit und Identität der Sprecher wider, mit den wesentlichen Daten, die sie generiert. Danach können wir die Daten verfeinern und bereinigen, um sie für die Transkription vorzubereiten.

Transkribieren von Audio mit OpenAI Whisper

Bevor Sie Whisper verwenden, stellen Sie sicher, dass Sie die erforderlichen Bibliotheken installiert haben. Es gibt einen bekannten Versionskonflikt mit pyannote.audio, der zu Fehlern führen kann. Unsere praktische Lösung besteht darin, zuerst den Pyannote-Prozess auszuführen und anschließend mit Whisper fortzufahren.

Führen Sie OpenAI Whisper auf dem vorbereiteten Audio wie folgt aus:

python -m whisper audio.wav --output_dir transcriptions

Whisper erzeugt Transkriptionsdateien, die entsprechend Ihrer Anforderungen an die Modellgröße angepasst werden können. Um mit .vtt-Formatdateien zu arbeiten, müssen Sie auch die webvtt-py Bibliothek installieren.

Übereinstimmung von Transkriptionen mit Diarisierungen

Wir müssen nun jede Zeile der Transkription mit den entsprechenden Diarisierungsdaten korrelieren. Dieser Zuordnungsprozess stellt sicher, dass die Zeitangaben genau sind, insbesondere für die Abschnitte des Audios, in denen keine Diarisierung aufgezeichnet wurde. Mit den extrahierten Daten können wir eine saubere HTML-Datei generieren, um die Ergebnisse deutlich darzustellen.

Anwendungen Ihrer neuen Fähigkeiten

Das Wissen, das Sie durch dieses Tutorial gewonnen haben, öffnet Türen zu vielen Möglichkeiten:

• Entwickeln Sie eine innovative, auf Whisper basierende Anwendung bei einem AI-Hackathon und arbeiten Sie mit leidenschaftlichen Menschen aus aller Welt zusammen.
• Teilnehmen am Slingshot-Programm von New Native, um Ihr Projekt zu beschleunigen und auf den Markt zu bringen, möglicherweise drängende globale Herausforderungen mit KI zu lösen.
• Oder alternativ, behalten Sie dieses neu gewonnene Wissen für sich und lassen Sie andere Einfluss nehmen, obwohl dies nicht der empfohlene Ansatz ist!

Über 54.000 Enthusiasten haben sich während AI-Hackathons von lablab.ai zusammengefunden und mehr als 900 Prototypen produziert. Dies ist eine lebendige Gemeinschaft, in der Sie einen erheblichen Unterschied machen können!

Für weitere Einblicke und vollständige Codebeispiele beziehen Sie sich auf das Notebook, das den Prozess beschreibt.