因为前阵子，有需求要将语音转为文本再进行下一步操作。感觉这个技术也不算是什么新需求，但是一搜，都是大厂的api，或者是什么什么软件，由于想要免费的，同时也要嵌入在代码中，所以这些都不能用。、
一筹莫展的时候，突然搜到whisper，这是个openai开源的工具，主打就是语音转文本。试了一下，还是不错的，虽然搜到的大多数介绍都是关于怎么直接命令行使用的，但是也有少量关于api的介绍，结合源码看了一下，还是很容易操作的。
这个项目，从安装开始，这个项目可能是太有名了还是啥，有很些大神进行了扩展和优化，所以直接pip安装的话，需要注意是pip install openai-whisper，直接装whisper不是那个哟。git地址openai-whisper
https://github.com/openai/whisper使用上，在代码中，import之后，whisper.load_model，传入模型名就可以了，不传的话，默认是small，个人觉得已经挺好的了，会自动下载，自动下载的权重是pt格式的，如果去hf下载的话，好像是bin格式，需要注意。模型名可以在源码中看到，或者是git上好像也有。顺便一提，由于hf需要科技，但是源码中的链接不是hf上的，下载速度还可以。
使用的时候model.transcribe再传入音频文件就可以了。是的，这个项目本身是不支持实时转录的，并且，传入的文件，他是通过ffmpeg来进行处理的，所以使用前需要安装ffmpeg。在使用transcribe方法的时候，还能追加一些参数，比如language，中文传zh或Chinese，如果不传，会自动检测音频前面一部分的主要语言，并且输出该语言。
需要注意的是，这个项目不支持多语言输出，注意，是输出，比如设定为中文，则无论输入音频是啥语言，输出都是中文，但中文是不是翻译的不太确认。这边试过英文，输入一段中文录音，结果输出是全英文，并且翻译后的英文，不是同音乱码啥的。其他参数建议就默认就行了。比如，如果torch检测到cuda可以用，就会自动切换cuda，并且量化fp16，如果是纯cpu，则fp16会报一个提示不可用，自动设为false。如果本机有显卡，但是加载显存不够而需要转cpu的话，则是在load_model方法设置device，但是即便是最大的模型，12G显存应该也是够用的，没仔细看。
这个项目有一些不足，第一，输入空白音频或者特别短的音频的时候，输出的文字是不对的，但是他有个参数名为no_speech_prob，顾名思义就是无人说话的概率；第二，接上一条，no_speech_prob这个值不太准，所以通过这个值进行过滤的时候，有可能会漏掉内容；第三，再接上一条，还是no_speech_prob这个值，这边测试，用小说软件读小说，基本上都认定无人说话，所以这个值莫非是检测是否是真人么，但对于真人录音，同样存在该值变动较大且不准的情况，即对于我的一段录音，总是会漏掉一些内容；第四，输出中文是繁体，有需要的简体的话，要再用zhconv转一下，zhconv.convert(text,’zh-cn’)；第五，速度快，但还不够快。
由whisper的速度，引发了下一个项目，不够快，经过一番查找，下面这个项目还是不错的
faster-whisperhttps://github.com/guillaumekln/faster-whisperFasterWhsiperGUI 更快更强更好用的 whisper – 哔哩哔哩 (bilibili.com)
这个链接写了一些对于whisper的一些评价，顺便推广了他自己的项目，他的项目似乎就是对faster这个的包装，弄了一个界面。所以我就直接使用faster了。
直接说结论，速度确实提升很大，不过宣称的4倍提升倒是没有测出来，但是两倍提升还是有的。其模型不能和原版模型共用，下载的话，需要去hf下，不过他也提供了将原版模型转为自己可用的模型，但是原版模型也要是hf的版本，所以科技还是少不了。
该项目的主要提升是速度提升很大，但是准确率没下降很多，但是这边测着，略有下降吧，不知道是不是个体差异，非专业和大量测试。
这两个whisper项目，优点是速度快，准确度还不错，缺点是幻听问题和返回是纯文本，没有标点的话，对于短文本还好，如果语句较长，歧义的风险比较大，不过他们都有返回时间戳，自己判断一下，在间隔较大的地方加个逗号也算满足要求。
但是由于我需要做的是语音ai对话，这样的话，如果输入文字有错误的话，ai的回复可能就会很莫名其妙，所以我需要找一个准确度更高的项目，此时强烈推荐funASR项目，由阿里达摩院开源。
funASRhttps://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR这个项目有点大，功能有点多，不过教程也是非常多的，简要说明一下，该项目支持三种模式，2pass：实时转录，并且会回头检测输出的文本，自动进行修改和标点添加；online：似乎是实时转录但是不会回头检测，没用过；offline：对全音频检测，就是输出2pass的最终结果，中间过程不输出。后面我用的全都offline模式，简单说一下其中的坑，最关键的是，从项目介绍来看，至少目前还不支持gpu，虽然用的时候好像显存有增加，但是他自己说gpu版还在进行中。
首先，我是git下载源文件再安装的，因为如果pip下载的话，我不知道源文件在哪，而他的快速使用教程里面，需要找到源文件，再去某个目录下，开启服务端，再通过客户端请求转录文本，虽然有点麻烦，但是准确率比前面的高，并且，他自己介绍说，一般的硬件水平下也能支持百路并发，还是比较心动的，毕竟whisper的话，岂不是要我自己写flask来回应请求，效率不敢想。
此时发现，他的python服务端，只能支持一路，要多路并行，需要编译，不知道win能不能编译，反正教程是只写了linux怎么编。
再python环境下，同一段1分多几秒的音频，whisper需要10s左右，large模型，faster需要4s左右，也是large模型，但是内容有缺漏，换成small模型，只需要3s不到，内容反而不缺漏了。funasr用了33s，调用的是源文件中提供的api代码，里面有一些等待参数，都设为非常小的值了，0.0001什么的，这才到33s，如果设大一些，等待更久。查看api代码可知，他的请求方式是将音频循环读取chunk并发给服务端，服务端此时会返回识别内容，所以随着循环的进行，返回的内容会越来越多，越来越准，可以理解2pass模式是怎么工作的了。然后在最后关闭这个连接，此时会发来一个最终结果，这个就是offline的结果。不太能理解为什么不能一次输入全文件，然后直接得到结果。但是问题在于，在调用api的时候，发现，他最终结果经常发来一个空，反而是循环体中返回的内容是可用和正确的。感觉还是主打2pass，至少这个api文件是这样，如果设置为2pass模式的话，能看到每一步的返回，还有内容的修改，挺有意思的，大概是流式输出的意思。
总结，funasr，准确率高，有标点，但是慢，极慢。
事情还没完，在使用funasr之后，既眼馋他的准确，又遗憾他的速度，难道就不能两全么，原本我的目标是放在c++编译上，大不了编译出来一个，按说python转成c++之后，十倍提升应该不是问题才对。
此时仔细研究了下源码文件，发现之前使用的是runtime下的python目录的websocket，而python目录下还有onnx和libtorch，从目录名来看，这个项目貌似支持很多语言，然后仅就python而言，也有多种实现方式。
这边试了下libtorch，其每个文件夹下都有一个readme和demo，比较详细的介绍了怎么用，比如如何安装 torch版，然后怎么转换模型，因为直接下载的模型是pb格式，他需要转成torchscript格式，这一步卡了我好就，因为没有关注到这一点，一直以为是我下载的模型不对，而在modelscope中搜索半天，找不到之后，都准备提issue了，然后再一次看readme的时候，发现开头就写了要装onnx来转一下权重。而且不知道是不是路径问题，转换的时候会重新下载权重到当前目录下然后再转，所以可以提前把默认路径下的权重拷贝到当前目录。
demo中，关于model的加载，有一条是注释了gpu的，但是使用的话，无论传什么音频进去都提示“input wav is silence or noise”，不信邪的我再查看源码，发现这句打印只是在except中，打开注释掉的traceback.format_exc()，会打印真实原因，说是two device，看报错似乎不是我可以解决的，于是还是改为cpu版，此时速度只需要3s左右，准确率很好，但是没有了标点，只有一大段文字。然后下载官方长音频版权重，带vad和punc，输出还是没有标点，最后根据每个字的时间戳，遍历了一遍，总耗时达到4s，再改，用gevent，只需要分析相邻两字的时间即可，此时总耗时大概是3s，行吧，不想折腾了。
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