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whisperx项目，这个项目主要基于 faster-whisper 和 pyannote-audio 实现了可以区分说话人的语音识别功能。
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whisper x 项目，这个项目主要基于 faster-whisper 和 pyannote-audio 实现了可以区分说话人的语音识别功能。 地址：https://github.com/m-bain/whisperX.git import whisperx # 导入whisperx模块 import gc # 导入gc模块，用于垃圾回收 device = "cuda" # 指定设备为CUDA（显卡加速） audio_file = "/content/en3_resampled.wav" # 指定音频文件路径 batch_size = 16 # 批处理大小，如果GPU内存不足则减小这个值 compute_type = "float16" # 计算类型为浮点数16位，如果GPU内存不足则改为整数8位（可能会降低准确性） # 1. 使用原始whisper进行转录（批处理） model = whisperx.load_model("large-v3", device, compute_type=compute_type) # 加载模型 # 将模型保存到本地路径（可选） # model_dir = "/path/" # model = whisperx.load_model("large-v2", device, compute_type=compute_type, download_root=model_dir) audio = whisperx.load_audio(audio_file) # 加载音频文件 result = model.transcribe(audio, batch_size=batch_size) # 使用模型进行转录 print(result["segments"]) # 打印转录结果的分段（未对齐之前） # 如果GPU资源不足，则删除模型 # import gc; gc.collect(); torch.cuda.empty_cache(); del model # 2. 对齐whisper输出 model_a, metadata = whisperx.load_align_model(language_code=result["language"], device=device) # 加载对齐模型 result = whisperx.align(result["segments"], model_a, metadata, audio, device, return_char_alignments=False) # 对齐转录结果 print(result["segments"]) # 打印对齐后的转录结果的分段 # 如果GPU资源不足，则删除模型 # import gc; gc.collect(); torch.cuda.empty_cache(); del model_a # 3. 分配说话者标签 diarize_model = whisperx.DiarizationPipeline(model_name='pyannote/speaker-diarization-3.1', use_auth_token='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', device=device) # 加载分离说话者模型 # 如果已知最小/最大说话者数量，则添加到参数中 diarize_segments = diarize_model(audio) # 进行说话者分离 # diarize_model(audio, min_speakers=min_speakers, max_speakers=max_speakers) result = whisperx.assign_word_speakers(diarize_segments, result) # 为转录结果分配说话者 print(diarize_segments) # 打印说话者分离结果 print(result["segments"]) # 打印分配了说话者ID的转录结果
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