Tutorial de OpenAI Whisper: Construye una aplicación de identificación de hablantes

Descubriendo OpenAI Whisper: Un Avance en el Reconocimiento de Voz

Whisper, un sistema revolucionario de reconocimiento de voz desarrollado por OpenAI, ha transformado la manera en que manejamos los datos de audio. Con un impresionante régimen de entrenamiento que incluye 680,000 horas de datos multilingües y multitarea supervisados recopilados de la web, Whisper ha demostrado ser resistente a acentos, ruido de fondo y lenguaje especializado. Este sistema no solo transcribe audio en numerosos idiomas sino que también tiene la capacidad de traducir contenido hablado al inglés.

Entendiendo las Limitaciones de Whisper

Aunque Whisper sobresale en precisión de transcripción, enfrenta desafíos en la identificación de hablantes dentro de las conversaciones. La diarización, el proceso de distinguir e identificar hablantes en un diálogo, juega un papel crucial en el análisis de conversaciones, y aquí es donde Whisper necesita ayuda.

Usando Pyannote Audio para Diarización

Para superar las limitaciones de Whisper en el reconocimiento de hablantes, podemos utilizar pyannote.audio, un conjunto de herramientas de código abierto diseñado para la diarización de hablantes. Construido sobre el marco de aprendizaje automático PyTorch, pyannote.audio proporciona un conjunto de herramientas completo de bloques de construcción neuronales entrenables de extremo a extremo, junto con modelos preentrenados para tareas que incluyen detección de actividad de voz, segmentación de hablantes y detección de habla superpuesta. Este conjunto de herramientas logra un rendimiento de última generación en la mayoría de estas áreas.

Preparando Su Archivo de Audio

1. Descargue el archivo de audio usando yt-dlp.
2. Extraiga los primeros 20 minutos de audio usando la herramienta ffmpeg.
3. Utilice el paquete pydub para la manipulación de audio y cree un nuevo archivo llamado audio.wav.

Pasos para Implementar la Diarización con Pyannote

Siga estos pasos para instalar pyannote.audio y generar las diarizaciones:

1. Instale pyannote.audio y sus dependencias.
2. Ejecute el proceso de diarización en el archivo de audio para identificar segmentos de hablante.
3. Imprima la salida para ver los resultados de la diarización.

Análisis del Resultado de Muestra

La salida mostrará los tiempos de inicio y fin de cada segmento de hablante en milisegundos, ayudándonos a visualizar el flujo del diálogo entre los hablantes. A continuación, afinaremos los datos para una mejor precisión.

Conectando Segmentos de Audio con Diarización

En esta etapa, alineamos los segmentos de audio de acuerdo con los resultados de la diarización utilizando separadores como delimitadores. Esto allanará el camino para el siguiente proceso de transcripción.

Transcribiendo Audio con Whisper

Después de la diarización, utilizaremos Whisper para transcribir cada segmento del archivo de audio:

1. Instale OpenAI Whisper.
2. Ejecute Whisper en los segmentos de audio preparados; generará los resultados de la transcripción.
3. Ajuste el tamaño del modelo para adaptarlo a sus requisitos.
4. Instale la biblioteca webvtt-py para trabajar con archivos .vtt.

Relacionando Transcripciones con Diarizaciones

Finalmente, correlacionamos cada línea de transcripción con los segmentos de diarización correspondientes y generamos un archivo HTML visualmente atractivo para mostrar los resultados. Se prestará especial atención a las porciones de audio que no caen en ningún segmento de diarización, asegurando la integridad en nuestra salida final.

Aplicaciones de Sus Nuevas Habilidades

Al dominar estas técnicas, puede:

• Participar en hackathons de IA para innovar y crear aplicaciones que utilicen Whisper.
• Unirse a iniciativas individuales o en equipo como el programa Slingshot de New Native para perfeccionar su proyecto.
• Lanzar su aplicación y contribuir con soluciones a problemas del mundo real con IA.
• Alternativamente, puede optar por dejar de lado su proyecto, permitiendo a otros impulsar el cambio tecnológico. Sin embargo, ¡nosotros animamos a aceptar el desafío!

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