Groq Whisper API 进阶：使用提示词精准控制转录风格和内容，结合 spaCy 实现精准分句
引言
昨天介绍了极速语音转录：Groq 上线 Whisper Large-V3 模型，简单易用免费体验。
今天，我将深入探讨 Groq 的 Whisper Large-V3 模型，为大家详细介绍其关键参数和高级用法，帮助大家更好地利用这一强大的语音转录工具，提升转录质量和效率。
需要注意，Groq's Whisper API 不支持 timestamp_granularities[]。
语音转文字 API 参数说明
temperature: 采样温度，范围 0 到 1，默认为 0。
值越大（如 0.8）输出越随机。
值越小（如 0.2）输出越集中和确定性。
设置为 0 时，模型将使用对数概率自动增加温度，直到达到特定阈值。
temperature参数影响输出的随机性，0为自动模式。这里建议设置为0.2，当我设置为0的时候，有时出现奇怪单词重复问题。
音频翻译 API 参数说明
temperature: 采样温度，范围 0 到 1，默认为 0。
值越大（如 0.8）输出越随机。
值越小（如 0.2）输出越集中和确定性。
设置为 0 时，模型将使用对数概率自动增加温度，直到达到特定阈值。
temperature参数影响输出的随机性，0为自动模式。同样，这里建议设置为0.2。
注意
目前仅支持翻译成 英语。 prompt参数应使用 英文。
语音转录响应格式
response_format: 用于定义输出响应的格式。
默认值为 "json"。
设置为 "verbose_json" 可接收音频片段的时间戳。
设置为 "text" 以返回文本响应。
不支持 vtt 和 srt格式。
我们可以将verbose_json的结果发给GPT，让它处理。
JSON 格式
text (字符串)——转录出的文本内容。
示例：
{
"text": "Imagine the wildest idea that you've ever had, and you're curious about how it might scale to something that's a 100, a 1,000 times bigger. This is a place where you can get to do that."
}
Verbose JSON 格式
language (字符串)——输入音频的语言。
duration (字符串)——输入音频的时长。
text (字符串)——转录出的文本内容。
words (数组)——提取出的单词及其对应的时间戳。
segments (数组)——转录文本的片段及其对应信息。
区别
JSON 格式只包含转录出的文本内容 ( text)。Verbose JSON 格式包含更多详细信息，例如语言、时长、单词时间戳和文本片段信息。
这样处理较长的音频输入
Groq's Whisper API 默认只支持小于 25 MB 的音频文件。
解决方案
如果音频文件超过 25 MB，需要将其分割成多个不超过 25 MB 的片段，或者使用压缩音频格式。
使用 PyDub 分割音频
可以使用开源 Python 包 PyDub 来分割音频：
from pydub import AudioSegment
song = AudioSegment.from_mp3("good_morning.mp3")
# PyDub 以毫秒为单位处理时间
ten_minutes = 10 * 60 * 1000
first_10_minutes = song[:ten_minutes]
first_10_minutes.export("good_morning_10.mp3", format="mp3")
使用提示 (Prompt) 提高转录质量
Whisper API 支持使用提示来改善转录结果。
模型会尝试匹配提示的风格，例如，如果提示中使用了大写和标点符号，则模型更有可能在转录结果中也使用它们。
提示的局限性： 目前的提示系统比其他语言模型要有限得多，只能对生成的音频进行有限的控制。
提示的应用场景
纠正特定单词或缩写：例如，以下提示可以改善 "DALL·E" 和 "GPT-3" 的转录，避免被错误识别为 "GDP 3" 和 "DALI"：
"The transcript is about OpenAI which makes technology like DALL·E, GPT-3, and ChatGPT with the hope of one day building an AGI system that benefits all of humanity"通过
prompt参数传递包含正确拼写的字典。prompt="ZyntriQix, Digique Plus, CynapseFive, VortiQore V8, EchoNix Array, OrbitalLink Seven, DigiFractal Matrix, PULSE, RAPT, B.R.I.C.K., Q.U.A.R.T.Z., F.L.I.N.T."
)保留分割文件上下文：可以使用前一段的转录文本作为提示，帮助模型理解上下文，提高后续片段的转录准确性。
注意：模型只会考虑提示的最后 224 个 tokens，忽略之前的部分。
添加标点符号：使用包含标点符号的简单提示可以避免模型在转录中省略标点符号。例如：
"Hello, welcome to my lecture."提示词里没有标点符号
提示词里有标点符号
当设置的提示词里有多个冒号时，可以看出生成的结果里有多个冒号。
保留填充词：使用包含填充词的提示可以保留音频中的填充词。例如：
"Umm, let me think like, hmm... Okay, here's what I'm, like, thinking."指定书写风格：
对于存在多种书写方式的语言（例如简体中文和繁体中文），可以使用指定书写风格的提示来引导模型输出。
这一点尤为关键。我曾使用过一些语音转录应用，它们生成的文字经常在简体和繁体中文之间随意切换，导致转录结果不统一，阅读起来也不太流畅。好在我们可以通过在提示词中指定所需的文字样式，来解决这个问题。
固定大小写
在这种情况下，模型会尽量遵循提示中的风格，即使用小写字母并避免标点符号。
prompt = (
"please use lowercase letters and avoid punctuation. "
"this is a sample text to demonstrate the desired style "
"just like this without any capital letters or punctuation marks"
)
给转录的段落分句
我是从博主 @eviljer 处知道 spacy 库。
给转录后的中文段落分句
使用前，先运行
python -m spacy download zh_core_web_md
之后运行
import spacy
# 确保已安装模型
try:
nlp = spacy.load("zh_core_web_md") # 使用中文模型
except OSError:
from spacy.cli import download
download("zh_core_web_md")
nlp = spacy.load("zh_core_web_md")
# 假设 input.txt 是需要处理的文本文件
with open("input.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
input_text = file.read()
# 替换英文逗号为中文全角逗号
input_text = input_text.replace(",", "，")
doc = nlp(input_text)
assert doc.has_annotation("SENT_START")
# 将结果保存到 output.txt 文件中
with open("output.txt", "w", encoding="utf-8") as output_file:
for sent in doc.sents:
output_file.write(sent.text + "\n")
转换后效果
小tip：
在为 Whisper 模型设置初始提示 (Prompt) 时，加入几句标点正确、语义完整的句子作为示例，有助于模型更好地学习如何对语音进行断句。
给转录后的英文段落分句
使用前，先运行
python -m spacy download en_core_web_md
之后运行
import spacy
# 确保已安装模型
try:
nlp = spacy.load("en_core_web_md")
except OSError:
from spacy.cli import download
download("en_core_web_md")
nlp = spacy.load("en_core_web_md")
# 假设 input.txt 是需要处理的文本文件
with open("input.txt", "r") as file:
input_text = file.read().replace('\n', '')
doc = nlp(input_text)
assert doc.has_annotation("SENT_START")
# 将结果保存到 output.txt 文件中
with open("output.txt", "w") as output_file:
for sent in doc.sents:
output_file.write(sent.text + "\n")
结语
使用提示可以改善 Whisper API 的转录质量，例如纠正单词、保留上下文、添加标点符号等。
如果有不明白的地方，建议先看下我昨天的关于 Whisper API 的文章。
欢迎在评论区留言，让我们一起交流进步。
拓展阅读
spaCy 是一个高级的自然语言处理 (NLP) 库，适用于 Python 和 Cython。它旨在提供快速、准确和用户友好的工具，用于处理和分析文本数据。
https://spacy.io/
以下是 spaCy 的一些主要特点和功能：
主要特点
快速和高效：（1）spaCy 经过优化，能够快速处理大规模文本数据。（2）使用了底层的 Cython 代码，提高了性能。 工业级别的精度：提供了经过预训练的模型，适用于多种语言和任务，具有很高的准确度。 内置支持多种语言：支持多种语言，包括英语、中文、德语、法语、西班牙语等。 丰富的功能集：提供了词性标注、依存句法分析、命名实体识别、词向量、文本分类等多种 NLP 功能。 开源和可扩展：spaCy 是开源的，允许用户扩展其功能和模型。
主要功能
分词：将文本拆分为单词、标点符号等最小单元（token）。 词性标注：自动标注每个词的词性（如名词、动词、形容词等）。 依存句法分析：解析句子中的语法结构，识别单词之间的依存关系。 命名实体识别 (NER)：识别文本中的实体（如人名、地名、组织名等）。 词向量和相似性：使用预训练的词向量模型，计算词语和文档之间的相似性。 文本分类：分类文本到预定义的类别。 语言检测：识别文本使用的语言。
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