用英特爾CPU及GPU運行OpenAI-whisper模型語音識別

作者：金立彥

介紹

Whisper 作為一款卓越的自動語音識別（ASR）系統(tǒng)，依托海量且多元的監(jiān)督數(shù)據(jù)完成訓(xùn)練，其數(shù)據(jù)規(guī)模高達 680,000 小時，涵蓋多種語言及豐富多樣的任務(wù)類型，廣泛采擷自網(wǎng)絡(luò)資源，以此鑄就了堅實的性能根基。

從技術(shù)架構(gòu)層面剖析，Whisper 構(gòu)建于先進的 Transformer 框架之上，采用經(jīng)典的編碼器 - 解碼器模型設(shè)計，也就是廣為人知的序列到序列模型范式。運作流程上，先是由特征提取器對原始音頻輸入展開精細處理，將其轉(zhuǎn)換為對數(shù)梅爾頻譜圖，以此完成音頻數(shù)據(jù)的初次 “編碼”，提煉關(guān)鍵特征信息。緊接著，Transformer 編碼器發(fā)揮強大的編碼效能，深度解析頻譜圖蘊含的信息，進而凝練形成一系列編碼器隱藏狀態(tài)，為后續(xù)文本生成筑牢信息基石。最終環(huán)節(jié)，解碼器粉墨登場，以前續(xù)已生成的文本標記以及編碼器隱藏狀態(tài)作為關(guān)鍵參照條件，遵循自回歸原理，按順序逐次預(yù)測文本標記，精準高效地實現(xiàn)從音頻到文本的轉(zhuǎn)換輸出，展現(xiàn)出高水準的語音識別能力。

在本次教程里，我們將聚焦于如何借助 OpenVINO 高效運行 Whisper，解鎖其強大的語音識別功能。為了快速上手、搭建應(yīng)用，我們選用 Hugging Face Transformers 庫中經(jīng)過精心預(yù)訓(xùn)練的 Whisper 模型，充分利用其豐富且優(yōu)質(zhì)的參數(shù)設(shè)定與知識沉淀，作為項目開展的有力基石。緊接著，借助 Hugging Face Optimum Intel 庫，能夠輕松達成模型格式的無縫轉(zhuǎn)換，將原本的模型精準轉(zhuǎn)化為 OpenVINO IR 格式，這種格式專為 OpenVINO 生態(tài)量身定制，在推理速度、資源利用效率等諸多方面優(yōu)勢盡顯，為后續(xù)流暢運行筑牢根基。

尤為值得一提的是，為了全方位簡化用戶在操作過程中的使用體驗，我們引入便捷且高效的 OpenVINO Generate API，依托這一得力工具，去逐一落實 Whisper 自動語音識別的各場景應(yīng)用，無論是實時語音轉(zhuǎn)錄，還是音頻文件批量處理等，都能游刃有余，助力開發(fā)者以更低門檻、更高效率，駕馭 Whisper 與 OpenVINO 協(xié)同帶來的卓越語音識別能力。

準備工作

依賴庫安裝

鑒于教程依托 OpenVINO - GenAI API 來開展各項驗證，相應(yīng)依賴環(huán)境的妥善搭建就成了至關(guān)重要的前置環(huán)節(jié)。為確保整個運行體系的穩(wěn)定性、獨立性與純凈性，強烈推薦借助 Python 的虛擬環(huán)境來執(zhí)行安裝操作。Python 虛擬環(huán)境能夠有效隔離不同項目所需的依賴包及配置信息，避免因版本沖突、庫依賴混淆等常見問題干擾項目推進，讓 OpenVINO - GenAI API 所需的各類依賴組件得以精準、有序且互不干擾地完成部署，為后續(xù)流暢、高效運用該 API 筑牢堅實根基，從而保障整個語音識別功能開發(fā)與實踐過程順遂無憂。

pip install -q "torch>=2.3" "torchvision>=0.18.1" --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install -q "transformers>=4.45" "git+https://github.com/huggingface/optimum-intel.git" --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install -q -U "openvino>=2024.5.0" "openvino-tokenizers>=2024.5.0" "openvino-genai>=2024.5.0" --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install -q datasets "gradio>=4.0" "soundfile>=0.12" "librosa" "python-ffmpeg<=1.0.16"
pip install -q "nncf>=2.14.0" "jiwer" "typing_extensions>=4.9"
pip install -q "numpy<2.0"

在安裝 openvino-genai 時需特別留意，務(wù)必添加 “--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cpu” 這一參數(shù)，若不添加，后續(xù)調(diào)用 ov_genai.WhisperPipeline 方法時會出現(xiàn)找不到該方法的問題。此外，若使用的是 Windows 平臺，還需關(guān)注 numpy 版本情況。鑒于可能存在的版本兼容性問題，建議將 numpy 版本降至 2.0 以下；要是遇到因版本不兼容而彈出提示的狀況，可直接注釋掉源文件，以此確保 openvino-genai 能夠順利安裝與運行。

模型下載

模型下載具備兩種可選方式。其一，借助 Hugging Face Optimum Intel 平臺執(zhí)行下載操作。倘若在此過程中遭遇下載受阻的情形，可靈活通過配置國內(nèi)鏡像站來完成下載路徑的轉(zhuǎn)換，順利達成下載任務(wù)。不過需要注意的是，鑒于相關(guān)模型的數(shù)據(jù)體量頗為龐大，在模型轉(zhuǎn)換階段對內(nèi)存容量有著較高要求，一旦設(shè)備內(nèi)存過小，極有可能致使系統(tǒng)運行異常，甚至出現(xiàn)崩潰狀況。

其二，可選擇直接從 Hugging Face 下載由 intel 預(yù)先轉(zhuǎn)換好的模型，這種方式更為便捷直接，免去了自行轉(zhuǎn)換可能面臨的內(nèi)存等諸多困擾，可按需擇優(yōu)選用。

以下為目前所有支持的模型清單，供參考使用。

model_ids = {
  "Multilingual models": [
    "openai/whisper-large-v3-turbo",
    "openai/whisper-large-v3",
    "openai/whisper-large-v2",
    "openai/whisper-large",
    "openai/whisper-medium",
    "openai/whisper-small",
    "openai/whisper-base",
    "openai/whisper-tiny",
  ],
  "English-only models": [
    "distil-whisper/distil-large-v2",
    "distil-whisper/distil-large-v3",
    "distil-whisper/distil-medium.en",
    "distil-whisper/distil-small.en",
    "openai/whisper-medium.en",
    "openai/whisper-small.en",
    "openai/whisper-base.en",
    "openai/whisper-tiny.en",
  ],}

Hugging Face Optimum Intel

若計劃通過 Hugging Face Optimum Intel 途徑來獲取所需內(nèi)容，有兩種便捷方式可供選擇。

其一，可前往官方代碼倉庫

https://github.com/huggingface/optimum-intel.git

手動進行下載操作，按照頁面指引與常規(guī)代碼拉取流程，便能順利將相關(guān)資源保存至本地。其二，更為高效的方式則是借助 pip 工具，在命令行輸入 “pip install optimum-intel”，系統(tǒng)便會自動連接網(wǎng)絡(luò)資源，開啟下載與安裝進程，輕松將 optimum-intel 模塊部署到位。

然而，在實際操作過程中，可能會遇到因網(wǎng)絡(luò)限制、服務(wù)器擁堵等因素導(dǎo)致的下載不暢甚至失敗的狀況。此時，巧妙配置國內(nèi)鏡像站就能有效破解難題，確保下載順利推進。具體而言，配置國內(nèi)鏡像站后，下載命令如下（示例以常用的國內(nèi)知名鏡像站為例，實際可按需靈活選用適配鏡像）：在命令行輸入 “pip install -i [鏡像站地址] optimum-intel”，比如使用清華鏡像站時，命令便是 “pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleoptimum-intel”，以此借力國內(nèi)優(yōu)質(zhì)鏡像資源，快速、穩(wěn)定地完成下載任務(wù)。

optimum-cli export openvino --model [模型] --library transformers --task
automatic-speech-recognition-with-past --framework pt [保存路徑]

如：

optimum-cli export openvino 
--model openai/whisper-large-v3-turbo 
--library transformers --task automatic-speech-recognition-with-past 
--framework pt models/whisper-large-v3-turbo

Hugging FaceAPI下載

在模型應(yīng)用場景中，若設(shè)備性能與存儲條件理想，達到轉(zhuǎn)換要求，那我們可自行將模型轉(zhuǎn)換為 OpenVINO 格式，轉(zhuǎn)換完成后便能順暢投入使用，盡享 OpenVINO 帶來的高效推理優(yōu)勢。然而，現(xiàn)實情況復(fù)雜多變，部分設(shè)備受限于硬件規(guī)格，諸如內(nèi)存容量捉襟見肘、處理器性能差強人意，難以滿足模型轉(zhuǎn)換所需條件。但這并不意味著與 OpenVINO 格式模型的便捷體驗失之交臂，借助 Hugging Face 的 API，我們得以另辟蹊徑。只需簡單操作，就能直接從 Intel 的資源庫中獲取已完美轉(zhuǎn)換好的 OpenVINO 格式模型，跳過繁瑣復(fù)雜的轉(zhuǎn)換流程，即便設(shè)備性能欠佳，也能初步體驗其魅力，雖說推理速度或許稍慢一些，可也為更多設(shè)備、更多使用者推開了一扇通往高效模型應(yīng)用的大門。

安裝Hugging Faceapi

pip install huggingface_hub

下載模型

import huggingface_hub as hf_hub
# 模型id
model_id = "Intel/whisper-large-v2-onnx-int4-inc"
# 模型保存的位置
model_path = "whisper-large-v2-onnx-int4-inc"


hf_hub.snapshot_download(model_id, local_dir=model_path)

具體所支持模型可以查看：

https://huggingface.co/Intel

設(shè)置國內(nèi)鏡像

如果無法下載，可以設(shè)置鏡像下載為https://hf-mirror.com，只需要設(shè)置環(huán)境變量即可。

Linux

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comCopy

Windows Powershell

$env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com"

推理

mport librosa
# 推理設(shè)備,可以是CPU，GPU，NPU
device = “”
en_raw_speech, samplerate = librosa.load(音頻文件, sr=16000)
import openvino_genai
ov_pipe = openvino_genai.WhisperPipeline(str(model_path), device=device.value)
start = time.time()
genai_result = ov_pipe.generate(en_raw_speech)
print('generate:%.2f seconds' % (time.time() - start)) # 輸出推理時間
print(f"result:{genai_result}")

總結(jié)

通過本文，您將學(xué)習(xí)如何利用OpenVINO框架結(jié)合Intel的CPU和GPU硬件，快速高效地實現(xiàn)OpenAI Whisper模型的語音識別。OpenVINO作為一個強大的深度學(xué)習(xí)推理優(yōu)化工具，可以顯著提升模型推理的速度和性能，尤其是在Intel的硬件平臺上。在本教程中，我們將詳細介紹如何配置OpenVINO環(huán)境，如何將OpenAI Whisper模型轉(zhuǎn)換為OpenVINO支持的格式，以及如何在Intel的CPU和GPU上運行該模型進行語音識別。

未來，借助OpenVINO框架，您將能夠輕松實現(xiàn)更多語音識別相關(guān)的應(yīng)用案例，例如多語種語音轉(zhuǎn)文本、語音命令識別以及智能助手等。OpenVINO的跨平臺能力和對多種硬件的支持，使其成為AI開發(fā)者進行高效推理加速的理想選擇。