whisperX 入门实战：环境搭建与语音识别全流程

这个命令会使用默认的模型（small）对 examples/sample01.wav 文件进行转录。如果你想获取单词级的时间戳，可以添加 --highlight_words True 参数：

whisperx examples/sample01.wav --highlight_words True

提高识别准确率

为了提高识别准确率和时间戳精度，你可以使用更大的模型，例如：

whisperx examples/sample01.wav --model large-v2 --align_model WAV2VEC2_ASR_LARGE_LV60K_960H --batch_size 4

这里，--model large-v2 指定使用 large-v2 模型，--align_model 指定使用 WAV2VEC2_ASR_LARGE_LV60K_960H 模型进行对齐。

Speaker 区分

要实现说话人区分，可以使用 --diarize 参数。如果你知道说话人的数量，可以使用 --min_speakers 和 --max_speakers 参数来指定：

whisperx examples/sample01.wav --model large-v2 --diarize --highlight_words True --min_speakers 2 --max_speakers 2

CPU 运行

如果你没有 GPU，或者想在 Mac OS X 上运行 whisperX，可以使用 --compute_type int8 参数：

whisperx examples/sample01.wav --compute_type int8

多语言支持

whisperX 支持多种语言的识别。对于非英语语言，建议使用 large 模型，并通过 --language 参数指定语言代码。例如，识别德语音频：

whisperx examples/sample_de_01.wav --model large --language de

目前，whisperX 已为以下语言提供了默认的对齐模型：{en, fr, de, es, it, ja, zh, nl, uk, pt}。更多语言的例子可以参考 EXAMPLES.md。

Python API 使用

除了命令行，whisperX 还提供了 Python API，方便集成到你的项目中。下面是一个简单的示例：

import whisperx
import gc

device = "cuda"
audio_file = "audio.mp3"
batch_size = 16  # 减少批大小以降低 GPU 内存占用
compute_type = "float16"  # 如果 GPU 内存不足，可以改为 "int8"

# 1. 使用原始 whisper 进行转录（批处理）
model = whisperx.load_model("large-v2", device, compute_type=compute_type)
audio = whisperx.load_audio(audio_file)
result = model.transcribe(audio, batch_size=batch_size)
print(result["segments"])  # 对齐前的结果

# 2. 对齐 whisper 输出
model_a, metadata = whisperx.load_align_model(language_code=result["language"], device=device)
result = whisperx.align(result["segments"], model_a, metadata, audio, device, return_char_alignments=False)
print(result["segments"])  # 对齐后的结果

# 3. 分配说话人标签
diarize_model = whisperx.DiarizationPipeline(use_auth_token="YOUR_HF_TOKEN", device=device)
diarize_segments = diarize_model(audio)
result = whisperx.assign_word_speakers(diarize_segments, result)
print(result["segments"])  # 带有说话人 ID 的结果

上述代码演示了如何使用 whisperX 进行语音识别、时间戳对齐和说话人区分。详细的 API 文档可以参考 whisperx/transcribe.py 和 whisperx/diarize.py。

常见问题解决

GPU 内存不足

如果遇到 GPU 内存不足的问题，可以尝试以下方法：

1. 减少批大小，例如 --batch_size 4
2. 使用更小的模型，例如 --model base
3. 使用更轻量的计算类型，例如 --compute_type int8

Speaker 区分效果不佳

如果说话人区分效果不理想，可以尝试：

1. 明确指定说话人的数量，使用 --min_speakers 和 --max_speakers 参数
2. 确保音频质量良好，背景噪音较小
3. 使用更大的模型，如 large-v2

时间戳不准确

如果时间戳不够准确，可以尝试使用更大的对齐模型，例如 --align_model WAV2VEC2_ASR_LARGE_LV60K_960H。

总结

通过本文的介绍，你已经了解了 whisperX 的基本概念、安装配置方法以及如何使用命令行和 Python API 进行语音识别。whisperX 作为一个功能强大的语音识别工具，不仅提供了高准确率的转录结果，还支持单词级时间戳和多说话人区分，非常适合用于语音转写、字幕生成等场景。

如果你在使用过程中遇到问题，可以参考官方文档 README 或提交 issue 到 GitHub 仓库。同时，whisperX 是一个开源项目，欢迎你参与贡献，一起完善这个工具。