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WhisperKit

Swift语音识别框架实现Apple设备本地推理

WhisperKit是一个集成OpenAI Whisper模型和Apple CoreML框架的Swift语音识别包。该框架支持Apple设备上的本地推理,具有自动选择适用模型、自定义模型部署等功能。WhisperKit提供音频转录API和命令行工具,便于开发者使用和测试。作为开源项目,WhisperKit欢迎社区贡献,不断优化其性能和功能。

WhisperKit WhisperKit

WhisperKit

测试 许可证 支持的Swift版本 支持的平台 Discord

WhisperKit 是一个 Swift 包,它将 OpenAI 流行的 Whisper 语音识别模型与 Apple 的 CoreML 框架集成,用于在 Apple 设备上进行高效的本地推理。

TestFlight 上查看演示应用。

[博客文章] [Python 工具仓库]

目录

安装

Swift Package Manager

WhisperKit 可以使用 Swift Package Manager 集成到您的 Swift 项目中。

先决条件

  • macOS 14.0 或更高版本。
  • Xcode 15.0 或更高版本。

步骤

  1. 在 Xcode 中打开您的 Swift 项目。
  2. 导航至 文件 > 添加包依赖...
  3. 输入包仓库 URL:https://github.com/argmaxinc/whisperkit
  4. 选择版本范围或特定版本。
  5. 点击 完成 将 WhisperKit 添加到您的项目中。

Homebrew

您可以使用 Homebrew 通过运行以下命令安装 WhisperKit 命令行应用:

brew install whisperkit-cli

入门

要开始使用 WhisperKit,您需要在项目中初始化它。

快速示例

此示例演示如何转录本地音频文件:

import WhisperKit

// 使用默认设置初始化 WhisperKit
Task {
   let pipe = try? await WhisperKit()
   let transcription = try? await pipe!.transcribe(audioPath: "path/to/your/audio.{wav,mp3,m4a,flac}")?.text
    print(transcription)
}

模型选择

如果未指定,WhisperKit 会自动下载设备推荐的模型。您也可以通过传入模型名称来选择特定模型:

let pipe = try? await WhisperKit(model: "large-v3")

此方法还支持通配符搜索,因此您可以使用通配符来选择模型:

let pipe = try? await WhisperKit(model: "distil*large-v3")

请注意,模型搜索必须从源仓库返回单个模型,否则将抛出错误。

有关可用模型的列表,请参阅我们的 HuggingFace 仓库

生成模型

WhisperKit 还附带支持仓库 whisperkittools,它允许您创建并部署自己的 Whisper 微调版本到 HuggingFace,格式为 CoreML。生成后,只需将仓库名称更改为用于上传模型的名称即可加载:

let pipe = try? await WhisperKit(model: "large-v3", modelRepo: "username/your-model-repo")

Swift CLI

Swift CLI 允许在 Xcode 项目之外进行快速测试和调试。要安装它,请运行以下命令:

git clone https://github.com/argmaxinc/whisperkit.git
cd whisperkit

然后,设置环境并下载您想要的模型。

make setup
make download-model MODEL=large-v3

注意

  1. 这将仅下载由 MODEL 指定的模型(请查看我们 HuggingFace 仓库 中的可用模型,我们使用前缀 openai_whisper-{MODEL}
  2. 在运行 download-model 之前,请确保已安装 git-lfs

如果您想将所有可用模型下载到本地文件夹,请使用以下命令:

make download-models

然后,您可以通过 CLI 运行它们:

swift run whisperkit-cli transcribe --model-path "Models/whisperkit-coreml/openai_whisper-large-v3" --audio-path "path/to/your/audio.{wav,mp3,m4a,flac}" 

这将打印音频文件的转录内容。如果您想直接从麦克风流式传输音频,请使用:

swift run whisperkit-cli transcribe --model-path "Models/whisperkit-coreml/openai_whisper-large-v3" --stream

贡献与路线图

我们的目标是随着时间的推移使 WhisperKit 变得越来越好,我们很乐意得到您的帮助!只需在代码中搜索"TODO",就能找到各种尚未构建的功能。请参阅我们的贡献指南,了解提交问题、拉取请求和编码标准的方法,我们还在其中列出了未来计划构建的功能的公开路线图。

许可证

WhisperKit 根据 MIT 许可证发布。有关更多详细信息,请参阅 LICENSE

引用

如果您将 WhisperKit 用于某些很酷的事情或只是觉得它很有用,请给我们发送邮件至 info@takeargmax.com

如果您将 WhisperKit 用于学术工作,以下是 BibTeX:

@misc{whisperkit-argmax,
   title = {WhisperKit},
   author = {Argmax, Inc.},
   year = {2024},
   URL = {https://github.com/argmaxinc/WhisperKit}
}
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