BetterWhisperX : reconnaissance vocale automatique séparée du locuteur, fournissant des horodatages très précis au niveau des mots.

Introduction générale

BetterWhisperX 是一个基于 WhisperX 项目的优化版本，专注于提供高效、准确的自动语音识别(ASR)服务。作为 WhisperX 的改进分支，该项目由 Federico Torrielli 维护，致力于保持项目的持续更新和性能提升。BetterWhisperX 集成了多项先进技术，包括音素级别的强制对齐、基于语音活动的批处理，以及说话人分离功能。该工具不仅支持高速转录(使用 large-v2 模型时可达到 70 倍实时速度)，还能提供精确的词级时间戳和多说话人识别功能。系统采用 faster-whisper 作为后端，即使处理大型模型也只需较少的 GPU 内存，具有极高的性能效率比。

Liste des fonctions

• 快速语音转文字：使用大型模型 large-v2，支持 70 倍实时转录。
• 单词级时间戳：通过 wav2vec2 对齐技术，提供精确的单词级时间戳。
• 多说话人识别：利用 pyannote-audio 进行说话人分离和标签。
• Détection de l'activité vocale：减少误识别和批处理，无显著错误率增加。
• 批处理推理：支持批量处理，提高处理效率。
• la compatibilité：支持 PyTorch 2.0 和 Python 3.10，适用于多种环境。

Utiliser l'aide

Procédure d'utilisation détaillée

1. Préparation des fichiers audio：确保音频文件格式为 WAV 或 MP3，且音质清晰。
2. Modèles de chargement：根据需求选择合适的模型（如 large-v2），并加载到内存中。
3. 执行转录：调用 transcribe 函数进行语音转文字处理，获取初步转录结果。
4. 对齐时间戳：使用 align 函数对转录结果进行单词级时间戳对齐，确保时间戳精确。
5. 说话人分离：调用 diarize 函数进行多说话人识别，获取每个说话人的标签和对应的语音片段。
6. Résultat Sortie：将最终结果保存为文本文件或 JSON 格式，便于后续处理和分析。

1. préparation à l'environnement

1. Exigences du système :
   • Python 3.10 环境（建议使用 mamba 或 conda 创建虚拟环境）
   • CUDA 和 cuDNN 支持（GPU 加速必需）
   • FFmpeg 工具包
2. Étapes de l'installation :

# 创建 Python 环境
mamba create -n whisperx python=3.10
mamba activate whisperx
# 安装 CUDA 和 cuDNN
mamba install cuda cudnn
# 安装 BetterWhisperX
pip install git+https://github.com/federicotorrielli/BetterWhisperX.git

2. 基本使用方法

1. 命令行使用：

# 基础转录（英语）
whisperx audio.wav
# 使用大模型和更高精度
whisperx audio.wav --model large-v2 --align_model WAV2VEC2_ASR_LARGE_LV60K_960H --batch_size 4
# 启用说话人分离
whisperx audio.wav --model large-v2 --diarize --highlight_words True
# CPU 模式（适用于 Mac OS X）
whisperx audio.wav --compute_type int8

2. Python 代码调用：

import whisperx
import gc
device = "cuda"
audio_file = "audio.mp3"
batch_size = 16  # GPU 内存不足时可降低
compute_type = "float16"  # 内存不足可改用 "int8"
# 1. 加载模型并转录
model = whisperx.load_model("large-v2", device, compute_type=compute_type)
audio = whisperx.load_audio(audio_file)
result = model.transcribe(audio, batch_size=batch_size)
# 2. 音素对齐
model_a, metadata = whisperx.load_align_model(language_code=result["language"], device=device)
result = whisperx.align(result["segments"], model_a, metadata, audio, device)
# 3. 说话人分离（需要 Hugging Face token）
diarize_model = whisperx.DiarizationPipeline(use_auth_token=YOUR_HF_TOKEN, device=device)
diarize_segments = diarize_model(audio)
result = whisperx.assign_word_speakers(diarize_segments, result)

3. 性能优化建议

1. GPU 内存优化：
   • 降低批处理大小（batch_size）
   • 使用较小的模型（如 base 替代 large）
   • 选择轻量级计算类型（int8）
2. Support multilingue :
   • 默认支持语言：英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、日语、中文、荷兰语、乌克兰语、葡萄牙语
   • 使用时指定语言：--language de（示例为德语）

4) Précautions

• 对于特殊字符（如数字、货币符号）的时间戳可能不够准确
• 多人同时说话的场景识别效果可能不佳
• 说话人分离功能仍在优化中
• 使用说话人分离功能需要 Hugging Face 访问令牌
• 确保 GPU 驱动和 CUDA 版本兼容