Faster-whisper + Silero-VAD 实时语音转录

在语音识别任务中，如何将语音数据实时转录为文本是一个常见且重要的需求。Faster-whisper 和 Silero-VAD（语音活动检测器）是两个强大的工具，可以结合起来进行实时的语音转录。本文将详细介绍如何结合这两个工具，构建一个高效的实时语音转录系统。

目录

1. 什么是 Faster-whisper 和 Silero-VAD
2. 安装 Faster-whisper 和 Silero-VAD
3. 如何使用 Faster-whisper 进行语音转录
4. 如何使用 Silero-VAD 检测语音活动
5. 结合 Faster-whisper 和 Silero-VAD 实现实时语音转录
6. 完整代码示例
7. 图解：实时语音转录工作流程
8. 总结

1. 什么是 Faster-whisper 和 Silero-VAD？

Faster-whisper

Faster-whisper 是一个基于 OpenAI Whisper 模型的快速语音转录工具，旨在提供低延迟和高性能的语音转录服务。它通过优化模型推理过程，能够在高效地处理语音数据的同时，保持较低的延时。Faster-whisper 可以支持多种语言的转录，并且具有自动语言识别能力。

Silero-VAD

Silero-VAD 是一个语音活动检测器（VAD），能够实时检测音频流中是否存在语音活动。通过在实时语音转录中加入 VAD，可以有效地减少非语音部分的计算负担，并提高转录的准确性。Silero-VAD 的优势在于其高效性和较低的计算资源需求，能够非常适合实时应用。

2. 安装 Faster-whisper 和 Silero-VAD

在开始之前，我们需要安装两个库：faster-whisper 和 silero-vad。

安装 Faster-whisper

Faster-whisper 依赖于 PyTorch 和一些其他的音频处理库。可以通过以下命令进行安装：

pip install faster-whisper

安装 Silero-VAD

Silero-VAD 也是基于 PyTorch 构建的，安装非常简单。可以使用以下命令：

pip install silero-vad

3. 如何使用 Faster-whisper 进行语音转录

Faster-whisper 主要通过加载预训练的 Whisper 模型进行语音转录。它支持多种语言，并能自动检测语音中的语言。以下是如何使用 Faster-whisper 进行语音转录的简单示例。

代码示例

from faster_whisper import WhisperModel

# 加载 Whisper 模型
model = WhisperModel("base")

# 加载音频文件并进行转录
audio_path = "path_to_audio_file.wav"
segments, _ = model.transcribe(audio_path)

# 输出转录结果
for segment in segments:
    print(f"Transcription: {segment.text}")

代码解释

1. 加载模型：通过 WhisperModel("base") 加载预训练的 Whisper 模型。
2. 转录音频：通过 transcribe() 方法处理音频文件，并返回转录结果。
3. 输出结果：遍历返回的 segments，并打印出转录文本。

4. 如何使用 Silero-VAD 检测语音活动

Silero-VAD 用于检测音频中的语音活动，能够区分音频中的语音部分和非语音部分。这样可以帮助我们在实时语音转录时，只有在有语音时才进行计算，提高效率。

代码示例

import torch
import torchaudio
from silero_vad import VAD

# 加载 Silero VAD 模型
vad_model = VAD()

# 加载音频文件
waveform, sample_rate = torchaudio.load("path_to_audio_file.wav")

# 进行 VAD 检测
vad_output = vad_model(waveform)

# 打印 VAD 检测结果
print("Detected Speech Segments:", vad_output)

代码解释

1. 加载模型：通过 VAD() 方法加载 Silero 的语音活动检测模型。
2. 加载音频文件：使用 torchaudio.load() 方法加载音频文件。
3. 进行语音活动检测：使用 VAD 模型对音频进行语音活动检测，vad_output 会返回检测到的语音段。
4. 输出检测结果：打印出音频中的语音段。

5. 结合 Faster-whisper 和 Silero-VAD 实现实时语音转录

我们将 Faster-whisper 和 Silero-VAD 结合起来，实现在音频中检测语音活动并实时转录的功能。具体步骤如下：

1. 使用 Silero-VAD 检测语音活动，只处理音频中的语音部分。
2. 使用 Faster-whisper 转录语音，确保转录过程中仅处理有效的语音段。

完整代码示例

import torch
import torchaudio
from faster_whisper import WhisperModel
from silero_vad import VAD

# 初始化 Whisper 模型和 VAD 模型
whisper_model = WhisperModel("base")
vad_model = VAD()

# 加载音频流（这里模拟音频文件读取，可以替换为麦克风输入）
waveform, sample_rate = torchaudio.load("path_to_audio_file.wav")

# 对音频进行语音活动检测
vad_output = vad_model(waveform)

# 实时转录语音
for segment in vad_output:
    # 提取语音段
    start_time = segment[0]
    end_time = segment[1]
    segment_audio = waveform[:, int(start_time * sample_rate): int(end_time * sample_rate)]

    # 使用 Whisper 模型进行转录
    segments, _ = whisper_model.transcribe(segment_audio)
    for segment in segments:
        print(f"Transcription: {segment.text}")

代码解释

1. 加载音频：通过 torchaudio.load() 加载音频文件。可以根据实际需求更改为麦克风输入。
2. 进行语音活动检测：使用 Silero-VAD 对音频进行语音活动检测，返回语音段的时间戳。
3. 提取语音段并转录：对每个检测到的语音段，通过 Faster-whisper 进行转录，并输出转录结果。

6. 图解：实时语音转录工作流程

[音频输入] --> [Silero-VAD检测语音活动] --> [提取语音段] --> [Faster-whisper转录语音] --> [输出转录文本]

图 1：实时语音转录的工作流程

7. 总结

通过结合使用 Faster-whisper 和 Silero-VAD，我们可以构建一个高效且实时的语音转录系统。Silero-VAD 帮助我们检测语音活动，仅对语音部分进行处理，从而提高了计算效率，而 Faster-whisper 提供了强大的语音转录能力，能够快速地将语音转换为文本。

这种结合方案特别适用于实时语音转录任务，如语音助手、会议记录、实时字幕等应用场景。在实际应用中，用户可以根据自己的需求调整模型和代码，优化转录效果和实时性。