WhisperChain: преобразование речи в текст в реальном времени и оптимизация произносимых слов

Общее введение

WhisperChain - это проект с открытым исходным кодом на основе ИИ, размещенный на GitHub и возглавляемый разработчиком Крисом Чоем. В основном он используется для преобразования речи в текст и автоматической оптимизации выражения с помощью технологии искусственного интеллекта, удаляя лишние разговорные слова (например, такие заполнители, как "ах" и "хмм"), чтобы улучшить беглость и профессионализм текста. Этот инструмент особенно удобен для пользователей, которым нужно быстро организовать стенограммы встреч, сценарии подкастов или презентаций. Написанный на языке Python, проект сочетает в себе передовую технологию распознавания речи и возможности обработки естественного языка, а открытый исходный код проекта позволяет разработчикам свободно участвовать в его совершенствовании. Цель WhisperChain - создать мощный и простой в использовании инструмент обработки речи, который позволит пользователям быть более продуктивными в своей повседневной работе и творчестве.

Список функций

• преобразование речи в текст: Поддерживает быстрое преобразование аудиофайлов в текст с высокой точностью распознавания.
• Интеллектуальная оптимизация текста: Автоматически удаляет слова-заполнители и улучшает читабельность текста с помощью искусственного интеллекта.
• Поддержка нескольких форматов: Совместимость с распространенными аудиоформатами, такими как MP3, WAV и др.
• Настройка с открытым исходным кодом: Исходный код предоставляется для того, чтобы пользователи могли адаптировать функциональность под свои нужды или интегрировать ее в другие проекты.
• пакетный файл: Позволяет обрабатывать несколько аудиофайлов одновременно, что подходит для решения масштабных задач.
• Предварительный просмотр в режиме реального времени: Содержание текста можно просматривать и корректировать в режиме реального времени во время процесса транскрибирования.

Использование помощи

WhisperChain - это инструмент с открытым исходным кодом, для установки и использования которого требуется определенная техническая база. Ниже приведено подробное руководство по установке и эксплуатации, которое поможет пользователям быстро начать работу.

Процесс установки

Поскольку WhisperChain - это проект с открытым исходным кодом на GitHub, для его установки требуется локальное окружение, поддерживающее Python и устанавливающее соответствующие зависимости. Ниже приведены шаги по установке:

1. Подготовка среды
   • Убедитесь, что на вашем компьютере установлен Python 3.8 или выше. Это можно сделать с помощью команды python --version Проверьте.
   • Установите Git, чтобы загружать код с GitHub для пользователей Windows с официального сайта Git, а для пользователей Mac - с сайта GitHub. brew install git Установка.
2. проект клонирования
   • Откройте терминал или командную строку и введите следующую команду, чтобы загрузить WhisperChain:

     git clone https://github.com/chrischoy/WhisperChain.git
     

   • Перейдите в каталог проектов:

     cd WhisperChain
     

3. Установка зависимостей
   • Зависимости проекта перечислены в requirements.txt выполните следующую команду, чтобы установить его:

     pip install -r requirements.txt
     

   • Если требуется ускорение GPU (например, с помощью видеокарты NVIDIA), вам нужно будет дополнительно установить CUDA и соответствующую версию PyTorch, см. Официальный сайт PyTorch.
4. Проверка установки
   • После завершения установки выполните следующую команду, чтобы проверить, работает ли она:

     python -m whisperchain --help
     

   • Если выводится сообщение о помощи, значит, установка прошла успешно.

Как использовать

После установки пользователи могут работать с WhisperChain из командной строки или интегрировать его в свои проекты. Ниже подробно описано, как использовать основные функции:

1. Передача речи в текст

• процедура::
  1. Подготовьте аудиофайл (например. sample.mp3) в каталоге проекта или по другому доступному пути.
  2. Введите его в терминал:

     python -m whisperchain transcribe --file sample.mp3 --output output.txt
     

  3. Программа автоматически преобразует аудиозапись в текст, а результат сохраняет в output.txt Средний.
• Описание параметров::
  • --file: Указывает путь к аудиофайлу.
  • --output: Укажите путь к выходному текстовому файлу, по умолчанию - формат обычного текста.
• предостережение::
  • Для лучшего распознавания аудиофайлов рекомендуется использовать монофонический формат WAV 16 кГц. Для конвертации можно использовать программу FFmpeg:

    ffmpeg -i sample.mp3 -ar 16000 -ac 1 -c:a pcm_s16le sample.wav
    

2. Интеллектуальная оптимизация текста

• процедура::
  1. Предположим, что уже существует расшифрованный текст (например. output.txt), выполните команду optimise:

     python -m whisperchain refine --input output.txt --output refined.txt
     

  2. ИИ автоматически анализирует текст, удаляет лишние слова и оптимизирует высказывание, а результат сохраняется в виде refined.txt.
• Описание параметров::
  • --input: Введите текстовый файл для оптимизации.
  • --output: Оптимизированный выходной файл.
• Основные функции::
  • Сила оптимизации может быть изменена с помощью файла конфигурации, например, путем сохранения определенных выражений, как описано в документации проекта.

3. пакетная обработка

• процедура::
  1. Помещение нескольких аудиофайлов в папку (например. audio_files).
  2. Запустите команду пакетной обработки:

     python -m whisperchain batch --dir audio_files --output_dir results
     

  3. Программа поочередно обрабатывает все аудиозаписи в папке, создавая соответствующий текстовый файл, который сохраняется в папке results Папка.
• Описание параметров::
  • --dir: Папка, в которой находятся аудиофайлы.
  • --output_dir: Папка с результатами вывода.

4. Предварительный просмотр редакционной документации в режиме реального времени

• процедура::
  1. Включите режим реального времени:

     python -m whisperchain live --file sample.mp3
     

  2. Программа отображает ход транскрипции на терминале, и пользователь может нажать кнопку Ctrl+C Прервать и сохранить текущий результат.
• предостережение::
  • Режим реального времени лучше подходит для коротких аудиозаписей, длинные аудиозаписи могут потребовать больше памяти.

Пример потока операций

Предположим, у вас есть запись встречи meeting.mp3, хотите преобразовать в текст и оптимизировать:

1. Сначала преобразуйте формат:

ffmpeg -i meeting.mp3 -ar 16000 -ac 1 meeting.wav

2. 转录：

python -m whisperchain transcribe --file meeting.wav --output meeting.txt

3. 优化：

python -m whisperchain refine --input meeting.txt --output meeting_refined.txt

4. 检查 `meeting_refined.txt`，即可看到优化后的文本。
### 进阶使用
- **自定义功能**：开发者可修改 `whisperchain.py` 文件，添加新功能或调整算法。
- **集成到项目**：将 WhisperChain 作为模块导入，例如：
```python
from whisperchain import transcribe, refine
text = transcribe("audio.mp3")
refined_text = refine(text)

общие проблемы

• Что делать, если распознавание звука неточно?
  • Проверьте качество звука, чтобы избежать чрезмерного фонового шума.
  • Для обновления библиотек зависимостей может потребоваться последняя модель речи.
• Что делать, если возникла ошибка времени выполнения?
  • Убедитесь, что зависимости полностью установлены, и проверьте совместимость версий Python.

Выполнив эти действия, пользователи смогут легко использовать WhisperChain для обработки голосовых задач и наслаждаться удобством, которое приносит искусственный интеллект.