一、安装依赖
pip install -U openai-whisper
二、安装ffmpeg
cd /opt
# 下载 5.1 版本的 ffmpeg
wget http://www.ffmpeg.org/releases/ffmpeg-5.1.tar.gz
# 解压下载的压缩包
tar -zxvf ffmpeg-5.1.tar.gz
# 进入解压后的文件夹
cd ffmpeg-5.1
# 安装ffplay需要的依赖
sudo apt-get install libx11-dev xorg-dev libsdl2-2.0 libsdl2-dev
sudo apt install clang libfdk-aac-dev libspeex-dev libx264-dev libx265-dev libnuma-dev
sudo apt install yasm pkg-config libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev
# 查看帮助文档确定需要安装的相关参数
./configure --help
./configure --enable-gpl --enable-version3 --enable-nonfree --enable-ffplay --enable-ffprobe --enable-libx264 --enable-libx265 --enable-debug
# 编译ffmpeg
make
# 安装编译
sudo make install
# 设置环境变量
# 查看当前路径
pwd
# 将当前路径添加到环境变量当中
export PATH="$PATH:/opt/ffmpeg-5.1/ffmpeg"
# 测试
# 查看ffmpeg的版本
ffmpeg -version
ffplay -version
ffprobe -version
卸载
cd /opt/ffmpeg-5.1
sudo make uninstall
三、下载运行模型
# 引用whisper模块
import whisper
# 下载模型到指定路径
# model = whisper.load_model("base", download_root="/opt/Whisper/models") # 基座模型
model = whisper.load_model("large", download_root="/opt/Whisper/models") # 大模型
# 使用模型
result = model.transcribe("voice.wav")
print(result["text"])
这样模型文件就会被下载到/opt/Whisper/models
路径
四、接口封装
# 引用whisper模块
import whisper
from flask import Flask,request
import datetime
import requests
import torch
# 语音识别模型
# model = whisper.load_model("large", download_root="/opt/Whisper/models") # 同时下载模型
device = torch.device("cpu") # 使用CPU加载模型
model = whisper.load_model("/opt/Whisper/models/large-v3.pt", device=device) # 加载模型
# 实例化一个web服务对象
app = Flask(__name__)
# 构造一个接受post请求的响应
@app.route('/',methods=['POST'])
def postRequest():
data = {}
data['data'] = {'text':'Not Found!'}
data['code'] = 404
# 验证秘钥是否通过
key = request.form.get('key')
if key != "OpenAI Whisper":
data['data'] = {'text':'No permissions!'}
data['code'] = 400
return data
# 判断翻译类型
lang = 'zh'
lang_ = request.form.get('lang')
if lang_ == 'en':
lang = 'en'
# 验证是否上传文件,未上传文件使用远程地址或本地地址
if 'file' not in request.files:
# 获取路径
path = request.form.get('path')
if path.lower().endswith((".wav", ".WAV")) is False:
data['data'] = {'text':'No wav!'}
data['code'] = 400
return data
typ = request.form.get('typ') # url/path
# 如果是使用连接,则远程拷贝链接文件到指定地址
if typ == 'url':
# 指定地址
fileName = '/opt/Whisper/voice/' + datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S') + '.wav'
downlaod(path, fileName)
res = toLang(lang, fileName) # model.transcribe(fileName,language='Chinese')
data['data'] = res
data['code'] = 200
# 如果是使用本地文件,则直接读取
elif typ == 'path':
res = toLang(lang, path) # model.transcribe(path,language='Chinese')
data['data'] = res
data['code'] = 200
# 如果通过上传文件
else:
file = request.files['file']
if file.filename == '':
data['data'] = {'text':'No file!'}
data['code'] = 400
return data
# 指定文件保存路径
file_extension = file.filename.split(".")[-1]
if file_extension != 'wav' and file_extension!= 'WAV' and file_extension != 'mp3' and file_extension!= 'MP3':
data['data'] = {'text':'No Voice!'}
data['code'] = 400
return data
# 指定地址
fileName = '/opt/Whisper/voice/' + datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S') + '.' + file_extension
# 保存文件
file.save(fileName)
res = toLang(lang, fileName) # model.transcribe(fileName,language='Chinese')
data['data'] = res
data['code'] = 200
return data
# 文件下载
def downlaod(url, file_path):
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:68.0) Gecko/20100101 Firefox/68.0"
}
r = requests.get(url=url, headers=headers)
with open(file_path, "wb") as f:
f.write(r.content)
f.flush()
# 识别
def toLang(lang, file_path):
if lang == 'en':
prompt = 'is English'
transcription = model.transcribe(file_path, language='en',verbose=True, initial_prompt=prompt)
print(transcription["text"])
return transcription
else:
prompt = '以下是普通话的句子'
transcription = model.transcribe(file_path, language='zh',verbose=True, initial_prompt=prompt)
print(transcription["text"])
return transcription
if __name__ == '__main__':
# 运行服务,并确定服务运行的IP和端口
app.run('0.0.0.0', '8000')
五、后台运行
nohup /root/.virtualenvs/glm/bin/python /opt/Whisper/voice2text.py > /opt/Whisper/voice2text.log 2>&1 &
六、开机自启
vi /etc/rc.local
# 写入
nohup /root/.virtualenvs/glm/bin/python /opt/Whisper/voice2text.py > /opt/Whisper/voice2text.log 2>&1 &
# 给rc.local加上权限【已经配置过的不用重复配置】
sudo chmod +x /etc/rc.local
# 启用服务
sudo systemctl enable rc-local
# 启动服务并检查状态
sudo systemctl start rc-local.service
sudo systemctl status rc-local.service
# 重启测试
reboot
七、使用说明
接口 | http://127.0.0.1:8000 |
|
---|---|---|
类型 | POST |
body 中使用 form-data 上传 |
key |
OpenAI Whisper |
必填秘钥 |
lang |
zh en null |
输出结果语言选择,不传默认输出中文 |
typ |
url path null |
路径类型,远程文件传 url 、服务器本地文件传 path 直接上传文件允许不传 |
path |
路径地址,远程文件传网址、服务器本地文件传路径 直接上传文件允许不传 |
|
file |
文件,选择文件允许传 wav mp3 否则只允许传 wav |
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_40929065/article/details/134638425
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