使用 OpenAI Whisper 的说话人识别管道

在语音处理任务中，除了将语音转录为文本外，另一个重要的需求是识别不同的说话人。结合 OpenAI 的 Whisper 模型与说话人识别技术，我们可以构建一个功能强大的说话人识别管道，能够准确地在转录文本时区分不同的说话人。

本教程将带你从零开始使用 OpenAI Whisper 模型实现说话人识别，包含代码示例、图解和详细说明。

目录

1. 说话人识别概述
2. Whisper 模型简介
3. 安装依赖与环境配置
4. 构建说话人识别管道
5. 代码实现：从音频到文本的说话人识别
6. 图解：说话人识别管道
7. 总结

1. 说话人识别概述

说话人识别（Speaker Identification）是指识别音频中每段语音的说话人。它通常包括两个步骤：

• 说话人检测：识别音频中是否有不同的说话人。
• 说话人分离：将语音信号中的不同说话人分离开来。

在本教程中，我们将聚焦于如何结合 OpenAI Whisper 和一个基础的说话人识别模型，实现说话人分离和音频转录。

2. Whisper 模型简介

OpenAI Whisper 是一个多语言自动语音识别（ASR）模型，可以对音频文件进行高效且准确的转录。Whisper 模型支持自动语言识别，并且能够处理不同语音质量的音频。尽管 Whisper 本身并不具备说话人识别功能，但我们可以结合其他工具来实现这一目标。

3. 安装依赖与环境配置

在开始之前，我们需要安装以下依赖：

• whisper：用于转录音频。
• pyannote.audio：用于说话人识别。
• torch：PyTorch 框架。
• torchaudio：用于处理音频文件。

安装依赖

pip install whisper pyannote.audio torchaudio

此外，我们需要下载 pyannote.audio 所需的预训练模型：

python -m pyannote.audio.download

4. 构建说话人识别管道

本管道的核心步骤包括：

1. 语音活动检测（VAD）：首先，我们使用 pyannote.audio 进行语音活动检测，识别音频中每个说话人讲话的片段。
2. 说话人分离：通过对每个语音片段进行说话人识别，将每个说话人独立标记。
3. Whisper 转录：最后，将每个分离出来的语音片段输入 Whisper 模型，转录为文本。

5. 代码实现：从音频到文本的说话人识别

步骤 1：语音活动检测和说话人识别

我们首先使用 pyannote.audio 对音频进行语音活动检测和说话人识别。

from pyannote.audio import Pipeline
import torch
import torchaudio
import whisper

# 加载 Whisper 模型
whisper_model = whisper.load_model("base")

# 加载 pyannote 说话人识别模型
pipeline = Pipeline.from_pretrained("pyannote/speaker-diarization")

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

# 语音活动检测
diarization = pipeline({"uri": "filename", "audio": audio_path})

# 打印音频中的说话人活动
for turn, _, speaker in diarization.itertracks(yield_label=True):
    print(f"Start: {turn.start:.1f}s, End: {turn.end:.1f}s, Speaker: {speaker}")

代码说明：

1. 加载模型：首先加载 whisper 和 pyannote.audio 的预训练模型。
2. 语音活动检测：pipeline 会自动处理音频，输出每段语音的起始和结束时间，以及对应的说话人标签。
3. 输出说话人活动：打印每个说话人的讲话时间段。

步骤 2：使用 Whisper 进行转录

接下来，我们将从每个说话人分离的片段中提取音频，并使用 Whisper 模型进行转录。

# 提取每个说话人的语音片段，并进行转录
for turn, _, speaker in diarization.itertracks(yield_label=True):
    # 提取语音片段
    segment_audio = waveform[:, int(turn.start * sample_rate): int(turn.end * sample_rate)]

    # 使用 Whisper 进行转录
    result = whisper_model.transcribe(segment_audio.numpy())
    print(f"Speaker {speaker}: {result['text']}")

代码说明：

1. 提取音频片段：通过语音活动检测的结果，我们可以获取每个说话人对应的音频片段。
2. 转录音频：将每个片段传入 Whisper 模型，获取转录结果，并打印每个说话人的文本。

6. 图解：说话人识别管道

[音频输入] 
    ↓
[语音活动检测] → [说话人识别] 
    ↓
[分离语音片段]
    ↓
[Whisper 转录]
    ↓
[输出转录文本]

图 1：说话人识别管道工作流程

1. 输入音频文件。
2. 使用 pyannote.audio 进行语音活动检测，并识别说话人。
3. 对每个说话人讲话的部分进行分离。
4. 使用 Whisper 模型转录每个分离的语音片段。
5. 输出转录的文本，并标记每个说话人。

7. 总结

通过结合 Whisper 和 pyannote.audio，我们能够在音频中自动识别多个说话人并进行转录。这个过程包含三个主要步骤：语音活动检测、说话人分离和语音转录。

• Whisper 提供了强大的转录能力，能够准确地将语音转化为文本。
• pyannote.audio 则负责检测音频中的说话人，并将其分离，从而确保每个说话人都有独立的转录文本。

这种说话人识别管道可以广泛应用于多种场景，如会议记录、电话转录和多语种语音转录等。你可以根据自己的需求进一步优化代码，并结合其他工具实现更高效的语音处理系统。