最近，「霉霉大秀中文」的视频在各大社交媒体上迅速走红，之后又出现了类似的「郭德纲大秀英语」等视频。这些视频中的许多都是由一款名为「HeyGen」的人工智能应用制作的
不过，从 HeyGen 现在的火爆程度来看，想用它制作类似视频可能要排很久。好在，这并不是唯一的制作方法。懂技术的小伙伴也可以寻找其他替代方案，比如语音转文字模型 Whisper、文字翻译 GPT、声音克隆 + 生成音频 so-vits-svc、生成符合音频的嘴型视频 GeneFace++dengdeng。
重写后的内容为：其中，Whisper是OpenAI研发并开源的一个自动语音识别（ASR）模型，非常好用。他们通过从网络上收集了68万小时的多语言（98种语言）和多任务监督数据对Whisper进行了训练。OpenAI认为使用这样一个庞大而多样的数据集可以提高模型对口音、背景噪音和技术术语的识别能力。除了语音识别，Whisper还可以实现多种语言的转录，并将这些语言翻译成英语。目前，Whisper已经有了很多变体，并成为许多AI应用构建时的必要组件
最近，HuggingFace团队提出了一个新的变体——Distil-Whisper。这个变体是Whisper模型的蒸馏版，其特点是模型小巧、速度快，并且准确度也非常高，非常适合在需要低延迟或资源有限的环境中使用。然而，与原始的Whisper模型能够处理多种语言不同，Distil-Whisper只能处理英文
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论文链接：https://arxiv.org/pdf/2311.00430.pdf
具体而言，Distil-Whisper有两个版本，分别为参数量为756M（distil-large-v2）和394M（distil-medium.en）
与 OpenAI 的 Whisper-large-v2 相比，756M 版本的 distil-large-v2 参数量减少了一半还多，但实现了 6 倍的加速，而且在准确程度上非常接近 Whisper-large-v2，在短音频的 Word Error Rate（WER）这个指标上相差在 1% 以内，甚至在长音频上优于 Whisper-large-v2。这是因为通过仔细的数据选择和过滤，Whisper 的稳健性得以保持，幻觉得以减少。
Whisper的网页版与Distil-Whisper的速度进行了直观的对比。图片来源：https://twitter.com/xenovacom/status/1720460890560975103
所以，虽然刚刚发布两三天，Distil-Whisper 的 star 量已经破千。
项目地址：https://github.com/huggingface/distil-whisper#1-usage模型地址：https://huggingface.co/models?other=arxiv:2311.00430
此外，一项测试结果表明，当处理150分钟的音频时，Distil-Whisper的速度可以达到Faster-Whisper的2.5倍
测试链接为：https://github.com/Vaibhavs10/insanely-fast-whisper#insanely-fast-whisper
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那么，这样好的结果是如何实现的呢？论文作者表示，他们使用伪标签技术构建了一个大规模的开源数据集，然后利用该数据集将 Whisper 模型压缩成了 Distil-Whisper。他们使用简单的 WER 启发式，只选择了质量最高的伪标签进行训练
以下是对原始内容的重写：Distil-Whisper的架构如下图1所示。研究人员通过从教师模型中复制整个编码器来初始化学生模型，并在训练过程中冻结它。他们从OpenAI的Whisper-medium.en和Whisper-large-v2模型中复制了第一个和最后一个解码器层，经过蒸馏后得到了2个解码器检查点，分别命名为distil-medium.en和distil-large-v2
蒸馏得到的模型的维度细节如表 3 所示。
在数据方面，该模型已经在9个不同的开源数据集（见表2）上进行了22,000小时的训练。伪标签是由Whisper生成的。值得注意的是，他们使用了WER过滤器，只有WER得分超过10%的标签才会被保留。作者表示，这是保持性能的关键！
下表 5 展示了 Distil-Whisper 的主要性能结果。
据作者表示，通过冻结编码器的操作，Distil-Whisper在对抗噪声时表现非常稳健。如下图所示，Distil-Whisper在噪声条件下遵循与Whisper相似的鲁棒性曲线，比其他模型如Wav2vec2表现更优
在处理比较长的音频文件时，与Whisper相比，Distil-Whisper有效减少了幻觉。据作者认为，这主要归功于WER过滤
通过共享相同的编码器，Distil-Whisper 可以与 Whisper 配对进行推测解码（Speculative Decoding）。这样，在参数仅增加 8% 的情况下，速度提高了 2 倍，同时输出结果与 Whisper 完全相同。
更多细节请参见原文。
以上就是OpenAI的Whisper蒸馏后，语音识别速度大幅提升：两天内star量突破千的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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