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OpenAI在开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper项目，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper所提供的自动语音识与翻译任务，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文。本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调，支持无时间戳数据训练，有时间戳数据训练、无语音数据训练。目前开源了好几个模型，具体可以在openai查看，下面列出了常用的几个模型。另外项目最后还支持CTranslate2加速推理和GGML加速推理，提示一下，加速推理支持直接使用Whisper原模型转换，并不一定需要微调。支持Windows桌面应用，Android应用和服务器部署。
- openai/whisper-tiny
- openai/whisper-base
- openai/whisper-small
- openai/whisper-medium
- openai/whisper-large
- openai/whisper-large-v2
- openai/whisper-large-v3
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使用环境：
- Anaconda 3
- Python 3.8
- Pytorch 1.13.1
- Ubuntu 18.04
- GPU A100-PCIE-40GB*1
视频讲解：哔哩哔哩
演示地址：Web部署
- 项目主要程序介绍
- 模型测试表
- 安装环境
- 准备数据
- 微调模型
- 合并模型
- 评估模型
- 预测
- GUI界面预测
- Web部署
- 使用Ctranslate2格式模型预测
- Android部署
- Windows桌面应用
- 打赏作者
aishell.py：制作AIShell训练数据。finetune.py：微调模型。merge_lora.py：合并Whisper和Lora的模型。evaluation.py：评估使用微调后的模型或者Whisper原模型。infer.py：使用调用微调后的模型或者transformers上的Whisper模型预测。infer_ct2.py：使用转换为CTranslate2的模型预测，主要参考这个程序用法。infer_gui.py：有GUI界面操作，使用调用微调后的模型或者transformers上的Whisper模型预测。infer_server.py：使用调用微调后的模型或者transformers上的Whisper模型部署到服务器端，提供给客户端调用。convert-ggml.py：转换模型为GGML格式模型，给Android应用或者Windows应用使用。AndroidDemo：该目录存放的是部署模型到Android的源码。WhisperDesktop：该目录存放的是Windows桌面应用的程序。
- 原始模型字错率测试表。
| 使用模型 | 指定语言 | aishell_test | test_net | test_meeting | 粤语测试集 | 模型获取 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| whisper-tiny | Chinese | 0.31898 | 0.40482 | 0.75332 | N/A | 加入知识星球获取 |
| whisper-base | Chinese | 0.22196 | 0.30404 | 0.50378 | N/A | 加入知识星球获取 |
| whisper-small | Chinese | 0.13897 | 0.18417 | 0.31154 | N/A | 加入知识星球获取 |
| whisper-medium | Chinese | 0.09538 | 0.13591 | 0.26669 | N/A | 加入知识星球获取 |
| whisper-large | Chinese | 0.08969 | 0.12933 | 0.23439 | N/A | 加入知识星球获取 |
| whisper-large-v2 | Chinese | 0.08817 | 0.12332 | 0.26547 | N/A | 加入知识星球获取 |
| whisper-large-v3 | Chinese | 0.08086 | 0.11452 | 0.19878 | 0.18782 | 加入知识星球获取 |
- 微调数据集后字错率测试表。
| 使用模型 | 指定语言 | 数据集 | aishell_test | test_net | test_meeting | 粤语测试集 | 模型获取 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| whisper-tiny | Chinese | AIShell | 0.13043 | 0.4463 | 0.57728 | N/A | 加入知识星球获取 |
| whisper-base | Chinese | AIShell | 0.08999 | 0.33089 | 0.40713 | N/A | 加入知识星球获取 |
| whisper-small | Chinese | AIShell | 0.05452 | 0.19831 | 0.24229 | N/A | 加入知识星球获取 |
| whisper-medium | Chinese | AIShell | 0.03681 | 0.13073 | 0.16939 | N/A | 加入知识星球获取 |
| whisper-large-v2 | Chinese | AIShell | 0.03139 | 0.12201 | 0.15776 | N/A | 加入知识星球获取 |
| whisper-large-v3 | Chinese | AIShell | 0.03660 | 0.09835 | 0.13706 | 0.20060 | 加入知识星球获取 |
| whisper-large-v3 | Cantonese | 粤语数据集 | 0.06857 | 0.11369 | 0.17452 | 0.03524 | 加入知识星球获取 |
| whisper-tiny | Chinese | WenetSpeech | 0.17711 | 0.24783 | 0.39226 | N/A | 加入知识星球获取 |
| whisper-base | Chinese | WenetSpeech | 0.14548 | 0.17747 | 0.30590 | N/A | 加入知识星球获取 |
| whisper-small | Chinese | WenetSpeech | 0.08484 | 0.11801 | 0.23471 | N/A | 加入知识星球获取 |
| whisper-medium | Chinese | WenetSpeech | 0.05861 | 0.08794 | 0.19486 | N/A | 加入知识星球获取 |
| whisper-large-v2 | Chinese | WenetSpeech | 0.05443 | 0.08367 | 0.19087 | N/A | 加入知识星球获取 |
| whisper-large-v3 | Chinese | WenetSpeech | 0.04947 | 0.10711 | 0.17429 | 0.47431 | 加入知识星球获取 |
- 推理速度测试表，使用GPU为GTX3090（24G），音频为
test_long.wav，时长为3分钟整，测试程序在tools/run_compute.sh。
| 加速方式 | tiny | base | small | medium | large-v2 | large-v3 |
|---|---|---|---|---|---|---|
Transformers (fp16 + batch_size=16) |
1.458s | 1.671s | 2.331s | 11.071s | 4.779s | 12.826s |
Transformers (fp16 + batch_size=16 + Compile) |
1.477s | 1.675s | 2.357s | 11.003s | 4.799s | 12.643s |
Transformers (fp16 + batch_size=16 + BetterTransformer) |
1.461s | 1.676s | 2.301s | 11.062s | 4.608s | 12.505s |
Transformers (fp16 + batch_size=16 + Flash Attention 2) |
1.436s | 1.630s | 2.258s | 10.533s | 4.344s | 11.651s |
Transformers (fp16 + batch_size=16 + Compile + BetterTransformer) |
1.442s | 1.686s | 2.277s | 11.000s | 4.543s | 12.592s |
Transformers (fp16 + batch_size=16 + Compile + Flash Attention 2) |
1.409s | 1.643s | 2.220s | 10.390s | 4.377s | 11.703s |
Faster Whisper (fp16 + beam_size=1 ) |
2.179s | 1.492s | 2.327s | 3.752s | 5.677s | 31.541s |
Faster Whisper (8-bit + beam_size=1 ) |
2.609s | 1.728s | 2.744s | 4.688s | 6.571s | 29.307s |
- 经过处理的数据列表。
| 数据列表处理方式 | AiShell | WenetSpeech |
|---|---|---|
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| 添加标点符号和时间戳 | 加入知识星球获取 | 加入知识星球获取 |
重要说明：
- 在评估的时候移除模型输出的标点符号，并把繁体中文转成简体中文。
aishell_test为AIShell的测试集，test_net和test_meeting为WenetSpeech的测试集。- 测试速度的音频为
dataset/test_long.wav，时长为3分钟整。 - 训练数据使用的是带标点符号的数据，字错率高一点。
- 微调AiShell数据不带时间戳，微调WenetSpeech带时间戳。
- 首先安装的是Pytorch的GPU版本，以下介绍两种安装Pytorch的方式，只需要选择一种即可。
- 以下是使用Anaconda安装Pytorch环境，如果已经安装过了，请跳过。
conda install pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia- 以下是使用Docker镜像，拉取一个Pytorch环境的镜像。
sudo docker pull pytorch/pytorch:2.1.0-cuda11.8-cudnn8-devel然后进入到镜像中，同时将当前路径挂载到容器的/workspace目录下。
sudo nvidia-docker run --name pytorch -it -v $PWD:/workspace pytorch/pytorch:2.1.0-cuda11.8-cudnn8-devel /bin/bash- 安装所需的依赖库。
python -m pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple- Windows需要单独安装bitsandbytes。
python -m pip install https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/releases/download/wheels/bitsandbytes-0.40.1.post1-py3-none-win_amd64.whl训练的数据集如下，是一个jsonlines的数据列表，也就是每一行都是一个JSON数据，数据格式如下。本项目提供了一个制作AIShell数据集的程序aishell.py，执行这个程序可以自动下载并生成如下列格式的训练集和测试集，注意： 这个程序可以通过指定AIShell的压缩文件来跳过下载过程的，如果直接下载会非常慢，可以使用一些如迅雷等下载器下载该数据集，然后通过参数--filepath指定下载的压缩文件路径，如/home/test/data_aishell.tgz。
小提示：
- 如果不使用时间戳训练，可以不包含
sentences字段的数据。 - 如果只有一种语言的数据，可以不包含
language字段数据。 - 如果训练空语音数据，
sentences字段为[]，sentence字段为""，language字段可以不存在。 - 数据可以不包含标点符号，但微调的模型会损失添加符号能力。
{
"audio": {
"path": "dataset/0.wav"
},
"sentence": "近几年，不但我用书给女儿压岁，也劝说亲朋不要给女儿压岁钱，而改送压岁书。",
"language": "Chinese",
"sentences": [
{
"start": 0,
"end": 1.4,
"text": "近几年，"
},
{
"start": 1.42,
"end": 8.4,
"text": "不但我用书给女儿压岁，也劝说亲朋不要给女儿压岁钱，而改送压岁书。"
}
],
"duration": 7.37
}准备好数据之后，就可以开始微调模型了。训练最重要的两个参数分别是，--base_model指定微调的Whisper模型，这个参数值需要在HuggingFace存在的，这个不需要提前下载，启动训练时可以自动下载，当然也可以提前下载，那么--base_model指定就是路径，同时--local_files_only设置为True。第二个--output_path是是训练时保存的Lora检查点路径，因为我们使用Lora来微调模型。如果想存足够的话，最好将--use_8bit设置为False，这样训练速度快很多。其他更多的参数请查看这个程序。
单卡训练命令如下，Windows系统可以不添加CUDA_VISIBLE_DEVICES参数。
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python finetune.py --base_model=openai/whisper-tiny --output_dir=output/多卡训练有两种方法，分别是torchrun和accelerate，开发者可以根据自己的习惯使用对应的方式。
- 使用torchrun启动多卡训练，命令如下，通过
--nproc_per_node指定使用的显卡数量。
torchrun --nproc_per_node=2 finetune.py --base_model=openai/whisper-tiny --output_dir=output/- 使用accelerate启动多卡训练，如果是第一次使用accelerate，要配置训练参数，方式如下。
首先配置训练参数，过程是让开发者回答几个问题，基本都是默认就可以，但有几个参数需要看实际情况设置。
accelerate config大概过程就是这样：
--------------------------------------------------------------------In which compute environment are you running?
This machine
--------------------------------------------------------------------Which type of machine are you using?
multi-GPU
How many different machines will you use (use more than 1 for multi-node training)? [1]:
Do you wish to optimize your script with torch dynamo?[yes/NO]:
Do you want to use DeepSpeed? [yes/NO]:
Do you want to use FullyShardedDataParallel? [yes/NO]:
Do you want to use Megatron-LM ? [yes/NO]:
How many GPU(s) should be used for distributed training? [1]:2
What GPU(s) (by id) should be used for training on this machine as a comma-seperated list? [all]:
--------------------------------------------------------------------Do you wish to use FP16 or BF16 (mixed precision)?
fp16
accelerate configuration saved at /home/test/.cache/huggingface/accelerate/default_config.yaml
配置完成之后，可以使用以下命令查看配置。
accelerate env开始训练命令如下。
accelerate launch finetune.py --base_model=openai/whisper-tiny --output_dir=output/输出日志如下：
{'loss': 0.9098, 'learning_rate': 0.000999046843662503, 'epoch': 0.01}
{'loss': 0.5898, 'learning_rate': 0.0009970611012927184, 'epoch': 0.01}
{'loss': 0.5583, 'learning_rate': 0.0009950753589229333, 'epoch': 0.02}
{'loss': 0.5469, 'learning_rate': 0.0009930896165531485, 'epoch': 0.02}
{'loss': 0.5959, 'learning_rate': 0.0009911038741833634, 'epoch': 0.03}微调完成之后会有两个模型，第一个是Whisper基础模型，第二个是Lora模型，需要把这两个模型合并之后才能之后的操作。这个程序只需要传递两个参数，--lora_model指定的是训练结束后保存的Lora模型路径，其实就是检查点文件夹路径，第二个--output_dir是合并后模型的保存目录。
python merge_lora.py --lora_model=output/whisper-tiny/checkpoint-best/ --output_dir=models/执行以下程序进行评估模型，最重要的两个参数分别是。第一个--model_path指定的是合并后的模型路径，同时也支持直接使用Whisper原模型，例如直接指定openai/whisper-large-v2，第二个是--metric指定的是评估方法，例如有字错率cer和词错率wer。提示： 没有微调的模型，可能输出带有标点符号，影响准确率。其他更多的参数请查看这个程序。
python evaluation.py --model_path=models/whisper-tiny-finetune --metric=cer执行以下程序进行语音识别，这个使用transformers直接调用微调后的模型或者Whisper原模型预测，支持Pytorch2.0的编译器加速、FlashAttention2加速、BetterTransformer加速。第一个--audio_path参数指定的是要预测的音频路径。第二个--model_path指定的是合并后的模型路径，同时也支持直接使用Whisper原模型，例如直接指定openai/whisper-large-v2。其他更多的参数请查看这个程序。
python infer.py --audio_path=dataset/test.wav --model_path=models/whisper-tiny-finetune--model_path指定Transformers模型。其他更多的参数请查看这个程序。
python infer_gui.py --model_path=models/whisper-tiny-finetune启动后界面如下：
--host指定服务启动的地址，这里设置为0.0.0.0，即任何地址都可以访问。--port指定使用的端口号。--model_path指定的Transformers模型。--num_workers指定是使用多少个线程并发推理，这在Web部署上很重要，当有多个并发访问是可以同时推理。其他更多的参数请查看这个程序。
python infer_server.py --host=0.0.0.0 --port=5000 --model_path=models/whisper-tiny-finetune --num_workers=2目前提供识别接口/recognition，接口参数如下。
| 字段 | 是否必须 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| audio | 是 | File | 要识别的音频文件 | |
| to_simple | 否 | int | 1 | 是否繁体转简体 |
| remove_pun | 否 | int | 0 | 是否移除标点符号 |
| task | 否 | String | transcribe | 识别任务类型，支持transcribe和translate |
| language | 否 | String | zh | 设置语言，简写，如果为None则自动检测语言 |
返回结果：
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| results | list | 分割的识别结果 |
| +result | str | 每片分隔的文本结果 |
| +start | int | 每片分隔的开始时间，单位秒 |
| +end | int | 每片分隔的结束时间，单位秒 |
| code | int | 错误码，0即为成功识别 |
示例如下：
{
"results": [
{
"result": "近几年,不但我用书给女儿压碎,也全说亲朋不要给女儿压碎钱,而改送压碎书。",
"start": 0,
"end": 8
}
],
"code": 0
}为了方便理解，这里提供了调用Web接口的Python代码，下面的是/recognition的调用方式。
import requests
response = requests.post(url="http://127.0.0.1:5000/recognition",
files=[("audio", ("test.wav", open("dataset/test.wav", 'rb'), 'audio/wav'))],
json={"to_simple": 1, "remove_pun": 0, "language": "zh", "task": "transcribe"}, timeout=20)
print(response.text)提供的测试页面如下：
首页http://127.0.0.1:5000/ 的页面如下：
文档页面http://127.0.0.1:5000/docs 的页面如下：
这里提供了一个CTranslate2加速的方式，尽管使用Transformers的pipeline推理速度已经很快了，首先要转换模型，把合并后的模型转换为CTranslate2模型。如下命令，--model参数指定的是合并后的模型路径，同时也支持直接使用Whisper原模型，例如直接指定openai/whisper-large-v2。--output_dir参数指定的是转换后的CTranslate2模型路径，--quantization参数指定的是量化模型大小，不希望量化模型的可以直接去掉这个参数。
ct2-transformers-converter --model models/whisper-tiny-finetune --output_dir models/whisper-tiny-finetune-ct2 --copy_files tokenizer.json preprocessor_config.json --quantization float16执行以下程序进行语音识别，--audio_path参数指定的是要预测的音频路径。--model_path指定的是转换后的CTranslate2模型。其他更多的参数请查看这个程序。
python infer_ct2.py --audio_path=dataset/test.wav --model_path=models/whisper-tiny-finetune-ct2输出结果如下：
----------- Configuration Arguments -----------
audio_path: dataset/test.wav
model_path: models/whisper-tiny-finetune-ct2
language: zh
use_gpu: True
use_int8: False
beam_size: 10
num_workers: 1
vad_filter: False
local_files_only: True
------------------------------------------------
[0.0 - 8.0]：近几年,不但我用书给女儿压碎,也全说亲朋不要给女儿压碎钱,而改送压碎书。安装部署的源码在AndroidDemo目录下，具体文档可以到该目录下的README.md查看。
程序在WhisperDesktop目录下，具体文档可以到该目录下的README.md查看。
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