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中文语音识别和转录的Whisper优化：Python 3.10实践指南

人工智能

尽管阿里巴巴的 FunASR 在中文语音识别和转录领域表现出色，Whisper 作为一款强大的开源工具，仍然可以通过针对中文语音的优化措施，提升其在中文领域的性能。本文将为您提供一系列基于 Python 3.10 的实用技巧，指导您优化 Whisper，使其更适合处理中文语音内容。

优化技术

  • 语言模型微调： 针对中文语料库对 Whisper 的语言模型进行微调，以增强其对中文语言模式的理解。
  • 声学模型调整： 使用中文语音数据集训练自定义声学模型，提高 Whisper 识别中文语音特征的能力。
  • 数据集扩充： 收集和使用多样化的中文语音数据集，丰富 Whisper 的训练数据，提升其对各种中文口音和风格的适应性。
  • 后处理技巧： 采用语言模型或规则引擎进行后处理，纠正识别错误，提高转录文本的准确性和可读性。

技术指南

1. 语言模型微调

import whisper

model = whisper.load_model("small")
model.lm = whisper.load_lm("zh_lm.bin")

2. 声学模型调整

import whisper
from whisper.training.train import train_acoustic_model

acoustic_model = train_acoustic_model(
    train_data="zh_train_data.wav",
    dev_data="zh_dev_data.wav",
    output_dir="zh_acoustic_model",
)

3. 数据集扩充

import os

# 收集中文语音数据集
os.makedirs("zh_dataset")
for speaker in ["speaker1", "speaker2", "speaker3"]:
    for file in os.listdir(f"original_dataset/{speaker}"):
        shutil.copyfile(f"original_dataset/{speaker}/{file}", f"zh_dataset/{speaker}/{file}")

4. 后处理技巧

import jieba

def postprocess(text):
    # 使用结巴分词器对转录文本进行分词
    text = " ".join(jieba.cut(text))
    return text

结论

通过应用这些优化措施，您可以显著提高 Whisper 在中文语音识别和转录方面的性能。这些技巧将增强 Whisper 对中文语言模式和语音特征的理解，从而生成更准确、更可读的转录文本。