WhisperHallu

实验性代码：音频文件预处理，优化Whisper转录，消除幻听文本

参见此讨论：https://github.com/openai/whisper/discussions/679

主要算法

使用Facebook Demucs或Deezer Spleeter进行语音提取去除噪音。
使用ffmpeg去除静音并标准化音量。
使用Silero VAD去除噪音部分。
添加语音标记。
应用语音压缩（需要ffmpeg 4.4版本，而Google Colab为4.2版本，需要升级，见下文）。
尝试转录。如果输出中存在标记，则转录成功。
如果没有，尝试反转标记。如果输出中存在标记，则转录成功。
如果仍然没有，尝试不使用标记。

处理选项和参数

使用Whisper V1、V2或V3（默认V2，因为V3似乎不适合音乐）。
beam_size（默认为2）、patience、temperature。
仅处理输入文件的一部分（需要对时间戳值进行后处理）。
测试了各种时间拉伸方法（见代码内注释。需要对时间戳值进行后处理。这是一个有趣的建议，但我这边没有获得实际收益）。
人声重混（有无语音标准化）。
多次最终转录（获得多个结果，考虑到Whisper每次运行结果不稳定，无需多次进行预处理）

补充

可用于为WhisperTimeSync生成"精确转录"：
https://github.com/EtienneAb3d/WhisperTimeSync

可使用NeuroSpell Dictaphone进行测试：
https://neurospell.com/

WhisperHallu和WhisperTimeSync用于在karaok-AI中提取人声和歌词：
https://github.com/EtienneAb3d/karaok-AI

ChatMate是一个完整的多功能ChatGPT自动化工具，包括生成SRT文件翻译为中文的说明（作为示例）：
https://github.com/EtienneAb3d/ChatMate

Google Colab

标准Whisper：
https://colab.research.google.com/drive/1-GpXaNaGFXKX9VXl60JGVVrGO41t09KA?usp=sharing

Faster Whisper：
https://colab.research.google.com/drive/1RkvOtUTbUD5NVsRI4aKEqJO8BRo8BFIY?usp=sharing

安装

在Google Colab上将ffmpeg升级到4.4版本

! add-apt-repository -y ppa:savoury1/ffmpeg4
! apt-get -qq install -y ffmpeg

!ffmpeg -version

输出：
==========
ffmpeg version 4.4.3-0ubuntu1~20.04.sav2 Copyright (c) 2000-2022 the FFmpeg developers
[...]

Demucs（如果使用）

pip install -U demucs

Spleeter（如果使用）

pip install spleeter

标准Whisper（如果使用）

sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

sudo apt install python3
sudo apt install python3-pip
sudo apt install virtualenv

virtualenv -p python3 ../venvWhisper
. ../venvWhisper/bin/activate

pip install -U openai-whisper

pip3 install torchaudio

Faster Whisper（如果替代Whisper使用）

sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

sudo apt install python3
sudo apt install python3-pip
sudo apt install virtualenv

virtualenv -p python3 ../venvFasterWhisper
. ../venvFasterWhisper/bin/activate

git clone https://github.com/guillaumekln/faster-whisper.git
cd faster-whisper/

pip install -e .[conversion]
pip install -e .

cd ..

ct2-transformers-converter --model openai/whisper-medium --output_dir whisper-medium-ct2 --quantization float16
ct2-transformers-converter --model openai/whisper-large --output_dir whisper-large-ct2 --quantization float16

pip3 install torchaudio

SM4T（如果替代Whisper使用）

sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

sudo apt install python3
sudo apt install python3-pip
sudo apt install virtualenv

virtualenv -p python3 ../venvSM4T
. ../venvSM4T/bin/activate

git clone https://github.com/facebookresearch/seamless_communication.git
cd seamless_communication/

pip install --upgrade pip
pip install .

m4t_predict "On ne fait pas d'omelette sans casser des oeufs." t2tt eng --src_lang fra

pip3 install torchaudio

代码

from transcribeHallu import loadModel
from transcribeHallu import transcribePrompt

##### 音频语言可能与输出转录的语言不同
path="/path/to/your/en/sound/file"
lngInput="en"

##### 对音乐文件激活此选项以获得最小处理
isMusic=False

##### 需要针对每种语言进行调整
##### 提示示例，请参见transcribeHallu.py getPrompt(lng:str)
lng="en"
prompt= "Whisper, Ok. "\
	+"A pertinent sentence for your purpose in your language. "\
	+"Ok, Whisper. Whisper, Ok. "\
	+"Ok, Whisper. Whisper, Ok. "\
	+"Please find here, an unlikely ordinary sentence. "\
	+"This is to avoid a repetition to be deleted. "\
	+"Ok, Whisper. "

##### 要使用的模型大小
modelSize="medium"
loadModel("0",modelSize=modelSize)

result = transcribePrompt(path=path, lng=lng, prompt=prompt, lngInput=lngInput,isMusic=isMusic)

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