Транскрибирование аудио в текст — это распространённая задача для разработчиков, будь то создание приложения для голосового ввода или анализ записей встреч. Использование локального решения не только защищает вашу конфиденциальность, но и избавляет от постоянных затрат на облачные сервисы.
В данной статье мы рассмотрим, как настроить быструю локальную систему транскрипции с использованием модели Whisper и её оптимизированной версии Faster-Whisper. Whisper — это модель автоматического распознавания речи, обученная на большом количестве многоязычных аудиозаписей, которая хорошо справляется с фоновым шумом и различными акцентами.
Процесс включает в себя предварительную обработку аудиофайлов, например, преобразование форматов MP3 в WAV. Установка выполняется на Windows, macOS и Linux с Python 3.8 или выше. Чтобы ускорить транскрипцию на GPU, необходимо установить cuBLAS и cuDNN.
С помощью простого Python-скрипта вы сможете загружать модели Whisper, транскрибировать WAV-файлы и получать расшифровки. Важно! Все данные остаются на вашем компьютере. Так что, если вы ищете способ быстро и безопасно транскрибировать аудио, это именно то, что вам нужно. Не забудьте попробовать разные размеры моделей Whisper для повышения точности.
*компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена