AI 大模型之 whisper 会议记录 多 speaker 区分 / 内容摘要 解决方案

AI人工智能阿木 发布于 8 天前 6 次阅读


摘要:随着人工智能技术的不断发展,语音识别技术在会议记录领域的应用越来越广泛。Whisper大模型作为一种先进的语音识别模型,在多Speaker区分和内容摘要方面具有显著优势。本文将围绕Whisper大模型,探讨其在会议记录解决方案中的应用,并给出相应的代码实现。

一、

会议记录是记录会议内容、总结会议成果的重要手段。传统的会议记录方式主要依靠人工进行,效率低下且容易出错。随着语音识别技术的进步,利用AI技术实现会议记录自动化成为可能。Whisper大模型作为一种基于深度学习的语音识别模型,在多Speaker区分和内容摘要方面具有显著优势,为会议记录解决方案提供了新的思路。

二、Whisper大模型简介

Whisper是由OpenAI团队开发的一种基于深度学习的语音识别模型,具有以下特点:

1. 支持多种语言:Whisper支持多种语言的语音识别,包括中文、英文、日文等。

2. 高识别准确率:Whisper在多个语音识别数据集上取得了较高的识别准确率。

3. 实时性:Whisper具有较好的实时性,能够满足实时会议记录的需求。

4. 多Speaker区分:Whisper能够识别并区分多个说话人,实现多Speaker会议记录。

5. 内容摘要:Whisper能够对会议内容进行摘要,提取关键信息。

三、基于Whisper的会议记录解决方案

1. 多Speaker区分

在会议记录过程中,多Speaker区分是关键环节。以下是一个基于Whisper的多Speaker区分的实现步骤:

(1)数据预处理:将会议录音进行降噪、去混响等预处理操作,提高语音质量。

(2)特征提取:利用Whisper模型提取语音特征,包括声谱图、MFCC等。

(3)说话人识别:使用说话人识别算法(如PLDA、i-vector等)对提取的特征进行说话人识别。

(4)说话人跟踪:根据说话人识别结果,对会议录音进行说话人跟踪,实现多Speaker区分。

2. 内容摘要

内容摘要是对会议内容的提炼,提取关键信息。以下是一个基于Whisper的内容摘要的实现步骤:

(1)语音识别:利用Whisper模型对会议录音进行语音识别,得到文本内容。

(2)文本摘要:使用文本摘要算法(如TextRank、BERT等)对识别得到的文本内容进行摘要。

(3)结果输出:将摘要结果输出,包括关键信息、主要观点等。

四、代码实现

以下是一个基于Python的Whisper多Speaker区分和内容摘要的示例代码:

python

import whisper


import numpy as np

1. 多Speaker区分


def multi_speaker_distinction(audio_path):


加载Whisper模型


model = whisper.load_model("base")


读取音频文件


audio = whisper.load_audio(audio_path)


识别说话人


results = model.transcribe(audio)


输出说话人信息


for i, speaker in enumerate(results.speakers):


print(f"说话人{i+1}: {speaker['name']}")

2. 内容摘要


def content_summary(text):


使用TextRank算法进行文本摘要


from text_rank import TextRank


tr = TextRank()


summary = tr.summarize(text, 3)


return summary

示例


audio_path = "meeting_audio.wav"


text = "会议内容..."


multi_speaker_distinction(audio_path)


summary = content_summary(text)


print("内容摘要:", summary)


五、总结

本文介绍了基于Whisper大模型的会议记录解决方案,包括多Speaker区分和内容摘要。通过代码实现,展示了Whisper在会议记录领域的应用。随着AI技术的不断发展,基于Whisper的会议记录解决方案有望在更多场景中得到应用,提高会议记录的效率和准确性。