如何基于开源模型实现语音识别
要使用Python语言开发一个语音识别小程序，可以使用whisper模型（https://github.com/snakers4/whisper）来实现。
下面是一个简单的示例代码，可以将语音文件转换为文本：
import torch
import torchaudio
import argparse
# 加载whisper模型
model = torch.hub.load('snakers4/whisper', 'english_whisper')
# 解析命令行参数
parser = argparse.ArgumentParser(description='Speech to text')
parser.add_argument('--audio', type=str, help='Path to audio file')
args = parser.parse_args()
# 加载音频文件
waveform, sample_rate = torchaudio.load(args.audio)
# 预处理音频
waveform = waveform.unsqueeze(0)
# 执行语音识别
with torch.no_grad():
output = model(waveform)
# 输出结果
print(output)
注意，你需要先安装torch和torchaudio库，并通过命令行参数--audio指定要识别的音频文件路径。
这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行更进一步的处理和优化。
原文地址：https://blog.csdn.net/urhero/article/details/142868304
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