微调Whisper语音识别模型和加速推理

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前言

OpenAI在开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper项目，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper所提供的自动语音识与翻译任务，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文。本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调，支持无时间戳数据训练，有时间戳数据训练、无语音数据训练。目前开源了好几个模型，具体可以在openai查看，下面列出了常用的几个模型。另外项目最后还支持CTranslate2加速推理和GGML加速推理，提示一下，加速推理支持直接使用Whisper原模型转换，并不一定需要微调。支持Windows桌面应用，Android应用和服务器部署。

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支持模型

• openai/whisper-tiny
• openai/whisper-base
• openai/whisper-small
• openai/whisper-medium
• openai/whisper-large
• openai/whisper-large-v2

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使用环境：

• Anaconda 3
• Python 3.8
• Pytorch 1.13.1
• Ubuntu 18.04
• GPU A100-PCIE-40GB*1

视频讲解：哔哩哔哩

演示地址：Web部署

目录

• 项目主要程序介绍
• 模型测试表
• 安装环境
• 准备数据
• 微调模型
  • 单卡训练
  • 多卡训练
• 合并模型
• 评估模型
• 预测
• 加速预测
• GUI界面预测
• Web部署
  • 接口文档
• Android部署
• Windows桌面应用
• 打赏作者

项目主要程序介绍

1. aishell.py：制作AIShell训练数据。
2. finetune.py：微调模型。
3. merge_lora.py：合并Whisper和Lora的模型。
4. evaluation.py：评估使用微调后的模型或者Whisper原模型。
5. infer_tfs.py：使用transformers直接调用微调后的模型或者Whisper原模型预测，只适合推理短音频。
6. infer_ct2.py：使用转换为CTranslate2的模型预测，主要参考这个程序用法。
7. infer_gui.py：有GUI界面操作，使用转换为CTranslate2的模型预测。
8. infer_server.py：使用转换为CTranslate2的模型部署到服务器端，提供给客户端调用。
9. convert-ggml.py：转换模型为GGML格式模型，给Android应用或者Windows应用使用。
10. AndroidDemo：该目录存放的是部署模型到Android的源码。
11. WhisperDesktop：该目录存放的是Windows桌面应用的程序。

模型测试表

1. 原始模型字错率测试表。

2. 微调数据集后字错率测试表。

3. 未加速和加速后的推理速度测试表，使用GPU为GTX3090（24G）。

4. 经过处理的数据列表，添加标点符号的模型为PunctuationModel。

重要说明：

1. 在评估的时候移除模型输出的标点符号，并把繁体中文转成简体中文。
2. aishell_test为AIShell的测试集，test_net和test_meeting为WenetSpeech的测试集。
3. RTF= 所有音频总时间(单位秒) / ASR识别所有音频处理时间(单位秒)。
4. 测试速度的音频为dataset/test.wav，时长为8秒。
5. 训练数据使用的是带标点符号的数据，字错率高一点。
6. 微调AiShell数据不带时间戳，微调WenetSpeech带时间戳。

安装环境

• 首先安装的是Pytorch的GPU版本，以下介绍两种安装Pytorch的方式，只需要选择一种即可。

1. 以下是使用Anaconda安装Pytorch环境，如果已经安装过了，请跳过。

conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

2. 以下是使用Docker镜像，拉取一个Pytorch环境的镜像。

sudo docker pull pytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-devel

然后进入到镜像中，同时将当前路径挂载到容器的/workspace目录下。

sudo nvidia-docker run --name pytorch -it -v $PWD:/workspace pytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-devel /bin/bash

• 安装所需的依赖库。

python -m pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• Windows需要单独安装bitsandbytes。

python -m pip install https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/releases/download/wheels/bitsandbytes-0.40.1.post1-py3-none-win_amd64.whl

准备数据

训练的数据集如下，是一个jsonlines的数据列表，也就是每一行都是一个JSON数据，数据格式如下。本项目提供了一个制作AIShell数据集的程序aishell.py，执行这个程序可以自动下载并生成如下列格式的训练集和测试集，注意： 这个程序可以通过指定AIShell的压缩文件来跳过下载过程的，如果直接下载会非常慢，可以使用一些如迅雷等下载器下载该数据集，然后通过参数--filepath指定下载的压缩文件路径，如/home/test/data_aishell.tgz。

小提示：

1. 如果不使用时间戳训练，可以不包含sentences字段的数据。
2. 如果只有一种语言的数据，可以不包含language字段数据。
3. 如果训练空语音数据，sentences字段为[]，sentence字段为""，language字段可以不存在。
4. 数据可以不包含标点符号，但微调的模型会损失添加符号能力。

{
   "audio": {
      "path": "dataset/0.wav"
   },
   "sentence": "近几年，不但我用书给女儿压岁，也劝说亲朋不要给女儿压岁钱，而改送压岁书。",
   "language": "Chinese",
   "sentences": [
      {
         "start": 0,
         "end": 1.4,
         "text": "近几年，"
      },
      {
         "start": 1.42,
         "end": 8.4,
         "text": "不但我用书给女儿压岁，也劝说亲朋不要给女儿压岁钱，而改送压岁书。"
      }
   ],
   "duration": 7.37
}

微调模型

准备好数据之后，就可以开始微调模型了。训练最重要的两个参数分别是，--base_model指定微调的Whisper模型，这个参数值需要在HuggingFace存在的，这个不需要提前下载，启动训练时可以自动下载，当然也可以提前下载，那么--base_model指定就是路径，同时--local_files_only设置为True。第二个--output_path是是训练时保存的Lora检查点路径，因为我们使用Lora来微调模型。如果想存足够的话，最好将--use_8bit设置为False，这样训练速度快很多。其他更多的参数请查看这个程序。

单卡训练

单卡训练命令如下，Windows系统可以不添加CUDA_VISIBLE_DEVICES参数。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python finetune.py --base_model=openai/whisper-tiny --output_dir=output/

多卡训练

多卡训练有两种方法，分别是torchrun和accelerate，开发者可以根据自己的习惯使用对应的方式。

1. 使用torchrun启动多卡训练，命令如下，通过--nproc_per_node指定使用的显卡数量。

torchrun --nproc_per_node=2 finetune.py --base_model=openai/whisper-tiny --output_dir=output/

2. 使用accelerate启动多卡训练，如果是第一次使用accelerate，要配置训练参数，方式如下。

首先配置训练参数，过程是让开发者回答几个问题，基本都是默认就可以，但有几个参数需要看实际情况设置。

accelerate config

大概过程就是这样：

--------------------------------------------------------------------In which compute environment are you running?
This machine
--------------------------------------------------------------------Which type of machine are you using?
multi-GPU
How many different machines will you use (use more than 1 for multi-node training)? [1]:
Do you wish to optimize your script with torch dynamo?[yes/NO]:
Do you want to use DeepSpeed? [yes/NO]:
Do you want to use FullyShardedDataParallel? [yes/NO]:
Do you want to use Megatron-LM ? [yes/NO]: 
How many GPU(s) should be used for distributed training? [1]:2
What GPU(s) (by id) should be used for training on this machine as a comma-seperated list? [all]:
--------------------------------------------------------------------Do you wish to use FP16 or BF16 (mixed precision)?
fp16
accelerate configuration saved at /home/test/.cache/huggingface/accelerate/default_config.yaml

配置完成之后，可以使用以下命令查看配置。

accelerate env

开始训练命令如下。

accelerate launch finetune.py --base_model=openai/whisper-tiny --output_dir=output/

输出日志如下：

{'loss': 0.9098, 'learning_rate': 0.000999046843662503, 'epoch': 0.01}                                                     
{'loss': 0.5898, 'learning_rate': 0.0009970611012927184, 'epoch': 0.01}                                                    
{'loss': 0.5583, 'learning_rate': 0.0009950753589229333, 'epoch': 0.02}                                                  
{'loss': 0.5469, 'learning_rate': 0.0009930896165531485, 'epoch': 0.02}                                          
{'loss': 0.5959, 'learning_rate': 0.0009911038741833634, 'epoch': 0.03}

合并模型

微调完成之后会有两个模型，第一个是Whisper基础模型，第二个是Lora模型，需要把这两个模型合并之后才能之后的操作。这个程序只需要传递两个参数，--lora_model指定的是训练结束后保存的Lora模型路径，其实就是检查点文件夹路径，第二个--output_dir是合并后模型的保存目录。

python merge_lora.py --lora_model=output/whisper-tiny/checkpoint-best/ --output_dir=models/

评估模型

执行以下程序进行评估模型，最重要的两个参数分别是。第一个--model_path指定的是合并后的模型路径，同时也支持直接使用Whisper原模型，例如直接指定openai/whisper-large-v2，第二个是--metric指定的是评估方法，例如有字错率cer和词错率wer。提示： 没有微调的模型，可能输出带有标点符号，影响准确率。其他更多的参数请查看这个程序。

python evaluation.py --model_path=models/whisper-tiny-finetune --metric=cer

预测

执行以下程序进行语音识别，这个使用transformers直接调用微调后的模型或者Whisper原模型预测，只适合推理短音频，长语音还是参考infer_ct2.py的使用方式。第一个--audio_path参数指定的是要预测的音频路径。第二个--model_path指定的是合并后的模型路径，同时也支持直接使用Whisper原模型，例如直接指定openai/whisper-large-v2。其他更多的参数请查看这个程序。

python infer_tfs.py --audio_path=dataset/test.wav --model_path=models/whisper-tiny-finetune

加速预测

众所周知，直接使用Whisper模型推理是比较慢的，所以这里提供了一个加速的方式，主要是使用了CTranslate2进行加速，首先要转换模型，把合并后的模型转换为CTranslate2模型。如下命令，--model参数指定的是合并后的模型路径，同时也支持直接使用Whisper原模型，例如直接指定openai/whisper-large-v2。--output_dir参数指定的是转换后的CTranslate2模型路径，--quantization参数指定的是量化模型大小，不希望量化模型的可以直接去掉这个参数。

ct2-transformers-converter --model models/whisper-tiny-finetune --output_dir models/whisper-tiny-finetune-ct2 --copy_files tokenizer.json --quantization float16

执行以下程序进行加速语音识别，--audio_path参数指定的是要预测的音频路径。--model_path指定的是转换后的CTranslate2模型。其他更多的参数请查看这个程序。

python infer_ct2.py --audio_path=dataset/test.wav --model_path=models/whisper-tiny-finetune-ct2

输出结果如下：

-----------  Configuration Arguments -----------
audio_path: dataset/test.wav
model_path: models/whisper-tiny-finetune-ct2
language: zh
use_gpu: True
use_int8: False
beam_size: 10
num_workers: 1
vad_filter: False
local_files_only: True
------------------------------------------------
[0.0 - 8.0]：近几年,不但我用书给女儿压碎,也全说亲朋不要给女儿压碎钱,而改送压碎书。

GUI界面预测

这里同样是使用了CTranslate2进行加速，转换模型方式看上面文档。--model_path指定的是转换后的CTranslate2模型。其他更多的参数请查看这个程序。

python infer_gui.py --model_path=models/whisper-tiny-finetune-ct2

启动后界面如下：

Web部署

Web部署同样是使用了CTranslate2进行加速，转换模型方式看上面文档。--host指定服务启动的地址，这里设置为0.0.0.0，即任何地址都可以访问。--port指定使用的端口号。--model_path指定的是转换后的CTranslate2模型。--num_workers指定是使用多少个线程并发推理，这在Web部署上很重要，当有多个并发访问是可以同时推理。其他更多的参数请查看这个程序。

python infer_server.py --host=0.0.0.0 --port=5000 --model_path=models/whisper-tiny-finetune-ct2 --num_workers=2

接口文档

目前提供两个接口，普通的识别接口/recognition和流式返回结果/recognition_stream，注意这个流式是指流式返回识别结果，同样是上传完整的音频，然后流式返回识别结果，这种方式针对长语音识别体验非常好。他们的文档接口是完全一致的，接口参数如下。

返回结果：

示例如下：

{
  "results": [
    {
      "result": "近几年,不但我用书给女儿压碎,也全说亲朋不要给女儿压碎钱,而改送压碎书。",
      "start": 0,
      "end": 8
    }
  ],
  "code": 0
}

为了方便理解，这里提供了调用Web接口的Python代码，下面的是/recognition的调用方式。

import requests

response = requests.post(url="http://127.0.0.1:5000/recognition", 
                         files=[("audio", ("test.wav", open("dataset/test.wav", 'rb'), 'audio/wav'))],
                         json={"to_simple": 1, "remove_pun": 0, "language": "zh", "task": "transcribe"}, timeout=20)
print(response.text)

下面的是/recognition_stream的调用方式。

import json
import requests

response = requests.post(url="http://127.0.0.1:5000/recognition_stream",
                         files=[("audio", ("test.wav", open("dataset/test_long.wav", 'rb'), 'audio/wav'))],
                         json={"to_simple": 1, "remove_pun": 0, "language": "zh", "task": "transcribe"}, stream=True, timeout=20)
for chunk in response.iter_lines(decode_unicode=False, delimiter=b"\0"):
    if chunk:
        result = json.loads(chunk.decode())
        text = result["result"]
        start = result["start"]
        end = result["end"]
        print(f"[{start} - {end}]：{text}")

提供的测试页面如下：

首页http://127.0.0.1:5000/ 的页面如下：

文档页面http://127.0.0.1:5000/docs 的页面如下：

Android部署

安装部署的源码在AndroidDemo目录下，具体文档可以到该目录下的README.md查看。

Windows桌面应用

程序在WhisperDesktop目录下，具体文档可以到该目录下的README.md查看。

打赏作者

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参考资料

1. https://github.com/huggingface/peft
2. https://github.com/guillaumekln/faster-whisper
3. https://github.com/ggerganov/whisper.cpp
4. https://github.com/Const-me/Whisper