使用预训练模型进行转录

从零开始训练语音识别模型是一项艰巨的任务。它需要大量、精心整理的音频和对应文本数据集，通常长达数千小时。此过程还需要大量计算资源，涉及在专用硬件上进行数周甚至数月的训练。对于大多数开发者和项目而言，这种做法根本不切实际。

幸运的是，我们可以站在巨人的肩膀上。我们不必从头构建自己的模型，而是可以使用预训练 (pre-training)模型。这些模型已由研究机构或大型公司在海量数据集上训练完成。它们包含了数千小时音频中所有复杂的学习成果，可供您在自己的应用中使用。

可以这样想：您不是从字母表和基本语法开始学习一门语言，而是雇佣了一位流利且专业的翻译。您的任务不再是教导模型，而是向其提供音频，然后获得文本。

模型中心的功用

为了使预训练 (pre-training)的语音识别模型易于获取，社区通常依赖于中央存储库，或称“中心”。Hugging Face Hub 就是一个著名的例子，它托管了数千个用于各种任务的预训练模型，包括自动语音识别。我们可以使用像 transformers 这样的 Python 库，仅需几行代码即可轻松下载和使用这些模型。

当您从中心加载预训练的 ASR 模型时，您通常不仅仅获得模型权重 (weight)。您会得到一个完整、即用的软件包，其中包括：

1. 特征提取器：此组件处理第2章中讨论的音频预处理步骤，将原始音频波形转换为模型所需的数字格式，例如梅尔频谱图。
2. 模型：这是核心神经网络 (neural network)，经过训练可以将音频特征映射到音素序列或其他语言单位。
3. 分词 (tokenization)器 (tokenizer)：此组件接收模型的输出并将其解码为人类可读的文本字符串，将语言单位转换为单词。

transformers 库方便地将这些组件捆绑到一个 pipeline 对象中，抽象化了底层复杂性。

预训练ASR流程的组成部分。pipeline 对象管理从音频输入到最终文本转录的流程，并在内部处理特征提取、模型处理和解码。

在代码中使用 pipeline

加载整个转录系统非常简单。您可以使用 pipeline() 函数并指定任务“automatic-speech-recognition”以及您想从中心使用的模型名称。

# 确保您已安装所需的库：
# pip install transformers torch

from transformers import pipeline

# 使用特定的预训练模型加载整个 ASR 流程
# "facebook/wav2vec2-base-960h" 是一个流行的模型，在 960 小时英语语音上训练得到
transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="facebook/wav2vec2-base-960h")

# 'transcriber' 对象现在已准备好使用。
# 它包含特征提取器、模型和分词器。
print(transcriber)

执行此代码将下载模型文件（如果您尚未拥有）并初始化 transcriber 对象。此对象现在是一个功能齐全的语音识别引擎。在接下来的章节中，我们将传递一个音频文件给它，并看它如何运行。

选择合适的模型

我们选择的模型 facebook/wav2vec2-base-960h 是一个非常适合英语的通用选择。然而，该中心包含数千个模型。在选择时，您可以考虑以下几点：

• 语言： 模型几乎总是语言专用的。一个在英语上训练的模型将无法理解西班牙语。您必须选择为您的目标语言训练的模型。
• 训练数据： 模型的表现受其训练数据的影响很大。一个在清晰有声读物录音上训练的模型（如我们选择的）在类似任务中会表现出色，但在嘈杂的电话对话中可能表现不佳。还有一些模型专门针对这些不同场景进行了“微调 (fine-tuning)”。
• 大小和速度： 更大的模型通常提供更高的准确性，但需要更多内存且运行速度较慢。对于初学者的应用来说，“基础”模型是一个极好的起点，它在性能和资源使用之间提供了良好的平衡。

通过使用预训练 (pre-training)模型，您可以绕过机器学习 (machine learning)中最耗资源的部分，并立即开始构建您的应用。既然我们的 transcriber 已准备就绪，那么让我们给它一些音频进行处理吧。