wav2vec2转录文字

### 使用Wav2Vec2实现音频到文本的转录

为了使用Wav2Vec2模型进行音频到文本的转录，需遵循一系列特定的操作流程。首先，确保安装必要的Python库，如`transformers`和`soundfile`，以便加载预训练模型并处理音频文件。

#### 安装依赖库

pip install transformers soundfile torch

#### 加载预训练模型与分词器
通过Hugging Face的Transformers库可以直接获取已经训练好的Wav2Vec2模型及其对应的分词器。此操作简化了模型部署的过程[^5]。

from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Tokenizer

tokenizer = Wav2Vec2Tokenizer.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")

#### 音频文件准备
考虑到Wav2Vec2期望接收的是16kHz采样率的一维时间序列作为输入，在导入任何.wav格式或其他类型的音频文件前，应该调整它们至合适的采样频率[^2]。这里展示了一个简单的例子来说明如何利用`librosa`完成这项工作：

import librosa

def load_audio(file_path):
    # 将音频重采样为16kHz单声道
    audio_input, _ = librosa.load(file_path, sr=16000, mono=True)
    return audio_input

#### 进行推理获得转录音本
一旦准备好音频数据之后，就可以将其传递给模型来进行预测。注意这里的音频数组应当被转换成PyTorch张量，并且可能还需要根据具体需求做一些额外的数据变换（比如归一化）。下面是一段用于执行这一过程的代码片段：

import torch

def transcribe(audio_array):
    inputs = tokenizer(audio_array, sampling_rate=16_000, return_tensors="pt", padding=True).input_values
    
    with torch.no_grad():
        logits = model(inputs).logits
        
    predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
    
    transcription = tokenizer.batch_decode(predicted_ids)[0]
    
    return transcription

最后，只需简单调用上述定义的功能函数即可得到最终的结果。例如，如果有一个名为`example.wav`的测试音频文件，则可以通过如下方式取得它的文字记录：

audio_data = load_audio('example.wav')
transcribed_text = transcribe(audio_data)

print(f"The transcribed text is:\n{transcribed_text}")

以上就是整个使用Wav2Vec2模型将音频转化为文本的主要步骤概述[^3]。