RayOng666/Whisper_auto2lrc

使用whisper实现将音频文件批量转换为lrc字幕文件

Whisper_auto2lrc

使用whisper通过python程序实现文件夹下（及子文件夹）所有音频文件转换为.lrc字幕文件，若已存在lrc字幕文件，则自动跳过

这个程序能干什么？

它可以使用openai发布的whisper语音转文字模型，由用户制定需要处理的音频文件夹，程序将自动递归搜索所有文件夹音频文件，并且将其转录为lrc格式的字幕文件。

适合有大量音频文件需要转录为字幕的用户。

后续将加入自动翻译。

程序截图

如何安装

首先安装python，已经在python3.10.11上测试

然后根据whisper的要求安装python依赖库openai/whisper:

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git 

如何使用

使用源代码程序

拉取该repo，并且安装Python依赖项：

git clone https://github.com/bai0012/Whisper_auto2lrc

cd Whisper_auto2lrc

pip install -r requirements.txt 

使终端处于项目文件夹的基础上，运行

python main.py

在窗口中选择文件夹路径，选择要使用的模型大小，输入要处理的音频文件语言，点击开始即可

疑难解答

为什么我的Whisper只调用了CPU？

Whisper可以调用支持CUDA的GPU，如果你确认GPU已经正确安装并且支持CUDA，请尝试以下步骤：

pip uninstall torch

pip cache purge

然后在PyTorch官网使用命令安装最新的PyTorch

如：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

应该就可以正常调用显卡了

为什么使用时ffmpeg报错？

可以尝试以下步骤重新安装ffmpeg：

pip uninstall ffmpeg

pip uninstall ffmpeg-python

pip install ffmpeg-python

我应该选择什么模型，各个模型有什么区别？

参见openai/whisper

Size	Parameters	English-only model	Multilingual model	Required VRAM	Relative speed
tiny	39 M	tiny.en	tiny	~1 GB	~32x
base	74 M	base.en	base	~1 GB	~16x
small	244 M	small.en	small	~2 GB	~6x
medium	769 M	medium.en	medium	~5 GB	~2x
large	1550 M	N/A	large	~10 GB	1x

请根据你所拥有GPU的显存大小选择模型，一般来说，越大的模型速度越快，错误率越低。

(例如，你拥有RTX3060 12G，那你就可以选择large模型，而你拥有的是GTX 1050ti 4G，那你就只能使用small模型了)

在语言输入框中，我应该输入什么？

whsiper支持多种语言的语音转文字，常用的有：

语言	代码
汉语	zh
英语	en
俄语	ru
日语	ja
韩语	ko
德语	de
意大利语	it

更多语言，请参考：whisper/tokenizer.py

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(本程序在GPT 4指导下完成)