WhisperX 安装和使用指南。

whisperX。m-bain/whisperX: 它是一种用于实现语音识别和语音合成的方法 JavaScript 库。适用于需要语音识别和语音合成的网页。它提供了一种简单易用的特点 API，支持各种语音识别和语音合成引擎，并且可以定制语音识别和语音合成的行为。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisperX。

本教程将指导您完成WhisperX自动语音识别工具的安装，并了解其主要部件。

1. 项目目录结构及介绍。

Whisperx的源代码仓库通常包括以下关键目录和文件：

• src。: 主要代码库包括核心算法和实现。
• examples。: 提供示例脚本，显示如何使用Whisperx进行语音识别和词级时间戳（Diarization）操作。
• requirements.txt。: 列出项目依赖的Python包。
• README.md。: 项目简介及快速入门指南。
• .github/workflows。: GitHub工作流程配置，用于自动化测试和部署。

在。src。࿰在目录下c;多个子目录可能对应不同的功能模块，例如模型训练、推理等。

2. 介绍项目启动文件。

启动Whisperx服务，您可以使用BentoML框架提供的命令行接口。具体操作如下：

# bentoml导入仓并运行服务 serve service:WhisperX。

这里。service:WhisperX。指WhisperX模型已封装成Bentoservice，可作为独立服务运营。Whisper模型࿰加载预训练c;API请求用于将音频转换为文本。

3. 介绍项目配置文件。

Whisperx没有明确提到具体的配置文件，但可能需要调整的设置如下：

环境变量。

• CUDA_VISIBLE_DEVICES。: 指定要使用的GPU设备编号。
• HF_API_KEY。: 如果使用Speaker， Diarization，需要Hugging Face访问令牌。

运行时的参数。

• language_code。: 语言代码用于音频转文本。
• device。: 设备类型󿀌CPU或GPU，这取决于可用资源。
• compute_type。: 计算类型󿀌可能是half、float32等c;影响模型的内存占用和性能。

这些参数可以通过命令行选项传递给BentoML服务󿀌或在创建和运营服务时定义。例如，如果你想指定语言代码为英语，可以这样做：

bentoml serve service:WhisperX --env WHISPER_LANGUAGE_CODE=en。

在某些情况下，，也许还需要手动编辑。bentoml.yaml。文件，本文件定义了Bentoservice的具体设置，包括依赖项、环境变量和运行参数。

请注意，由于项目更新，实际目录结构、启动文件和配置文件可能会有所不同c;建议参考项目最新版本的文档或源代码获取详细信息。

whisperX。m-bain/whisperX: 语音识别与语音合成是实现语音识别的目的 JavaScript 库。适用于需要语音识别和语音合成的网页。它提供了一种简单易用的特点 API，支持各种语音识别和语音合成引擎，并且可以定制语音识别和语音合成的行为。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisperX。