使用whisper进行语音识别。利用 M1 芯片和 NVIDIA 显卡进行加速。

简介

项目官网：https://github.com/ggerganov/whisper.cpp

Whisper.cpp 是 OpenAI Whisper 模型的一个实现，可以在本地进行语音识别。

安装

1. 克隆代码库：git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp.git
2. 构建：make

使用

1. 下载模型

   ./models/download-ggml-model.sh small，small是模型的名称。可以在 Hugging Face 查看可用的模型，https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/tree/main。

   带.en后缀的模型只支持英文。

2. 识别

   ./main -m models/ggml-small.bin --language zh -f path/to/test.wav

注意：音频文件需要是单声道的，可以使用ffmpeg转换。ffmpeg -i b.mp4 -f wav -ar 16000 -ac 1 test.wavc

m1加速

可以利用 Mac 的 M1 芯片进行加速，试下来速度非常快。

1. 创建python环境

   pip install ane_transformers
   pip install openai-whisper
   pip install coremltools
   

2. 在环境变量中添加coremlc

   • 先安装xcode
   • 在PATH中添加/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/usr/bin

3. 构建

   • make clean
   • WHISPER_COREML=1 make -j

4. 创建专用模型

   • 下载模型：./models/download-ggml-model.sh base
   • 转换模型：./models/generate-coreml-model.sh base
   • 这两个模型的名称要相同，就相当于把base模型转为coreml可以用的

5. 运行：./main -m models/ggml-base.bin --language zh -f path/to/test.wav

cuda加速

如果有navida的显卡，也可以借助cuda来加速。我的环境是ubuntu22.04，显卡是NVIDIA GeForce GTX 1080。

1. ubuntu-drivers devices，查看gpu设备和驱动

   

   红框中的内容是可用的驱动。

2. 安装驱动：sudo apt install nvidia-driver-535

3. 重启计算机。

4. 查看驱动是否安装成功：nvidia-smi

5. 安装 Anaconda 或 Miniconda，方便管理 Python 环境，并方便安装 CUDA 和 cuDNN。

6. 创建python环境，安装cuda和cudnn

   • conda install cudnn=7.6.0
   • conda install cudatoolkit=10.0.130
   • conda install cuda==11.4.0 -c nvidia

7. 修改Makefile

   

   修改两处红框：

   • 添加上新建环境的lib文件夹。
   • 对于 GTX 1080 显卡，可以使用 sm_61，可以运行 nvcc --help 查看支持的 gpu-architecture

8. make clean

9. WHISPER_CUBLAS=1 make -j

10. 成功运行

    

    如果配置成功，运行时会显示显卡信息。

可能遇到的问题

构建成功之后运行报错：*.so'没有找到

在$LD_LIBRARY_PATH中添加上conda环境的lib 路径，就是Makefile里面的。

构建成功之后运行报错：CUDA error 35

CUDA error 35 at ggml-cuda.cu:1835: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version。

这个是cuda和显卡驱动不匹配，方法是卸载掉所有的驱动，然后安装最新的驱动。再查看一下匹配的cuda和cudnn版本。