JAVA 如何集成 Whisper 语音识别？音频转换与分段识别步骤

好的，下面是一篇关于Java集成Whisper语音识别的技术文章，以讲座的形式呈现，包含音频转换和分段识别步骤，并包含代码示例。

Java集成Whisper语音识别：音频转换与分段识别

大家好，今天我们来聊聊如何在Java项目中集成Whisper语音识别。 Whisper是一个强大的开源语音识别模型，由OpenAI开发，它能够将语音转换成文本，并且支持多种语言。 本次讲座主要分为以下几个部分：

1. Whisper简介与环境准备： 简单介绍Whisper及其优势，以及Java集成所需的环境准备。
2. 音频转换： 讨论如何将各种音频格式转换为Whisper模型所支持的格式。
3. 分段识别： 介绍如何将长音频文件分割成小段，进行分段识别，以提高识别效率和准确性。
4. Java集成示例： 提供一个完整的Java代码示例，演示如何调用Whisper进行语音识别。
5. 优化与改进： 探讨如何优化识别结果，并提供一些改进建议。

1. Whisper简介与环境准备

Whisper是什么？

Whisper是一个基于Transformer的神经网络模型，它接受音频作为输入，并输出相应的文本。 它的优点包括：

• 高准确率： 在多种语言和场景下都表现出色。
• 鲁棒性： 对噪声和口音具有较强的鲁棒性。
• 多语言支持： 支持多种语言的语音识别。
• 开源： 可以免费使用和修改。

环境准备

在开始之前，我们需要准备以下环境：

• Java Development Kit (JDK)： 确保安装了JDK 8或更高版本。
• Python环境： Whisper模型是基于Python的，需要安装Python 3.7或更高版本。
• Whisper模型： 安装Whisper模型和相关依赖。
• FFmpeg： 用于音频格式转换。
• Java依赖： 添加必要的Java依赖，如javax.sound.sampled。

安装Whisper模型

首先，确保你已经安装了Python和pip。 然后，可以使用以下命令安装Whisper：

pip install -U openai-whisper

安装FFmpeg

FFmpeg是一个强大的音视频处理工具，我们将使用它来进行音频格式转换。

• Windows： 可以从FFmpeg官网下载预编译的二进制文件，并将其添加到系统环境变量中。
• macOS： 可以使用Homebrew安装： brew install ffmpeg
• Linux： 可以使用包管理器安装，如 apt-get install ffmpeg (Debian/Ubuntu) 或 yum install ffmpeg (CentOS/RHEL)。

Java依赖

在你的Java项目中，你需要添加以下依赖。 你可以使用Maven或Gradle来管理依赖。

• javax.sound.sampled: Java标准库，用于处理音频数据。
• ProcessBuilder: Java标准库，用于执行外部命令（如FFmpeg）。

2. 音频转换

Whisper模型对音频格式有一定的要求。 通常，它接受以下格式：

• 采样率： 16kHz
• 声道： 单声道 (Mono)
• 格式： WAV或MP3

因此，如果你的音频文件不是这些格式，你需要先进行转换。 我们可以使用FFmpeg来进行音频转换。

使用FFmpeg进行音频转换

以下是一个使用FFmpeg将音频文件转换为Whisper所需格式的示例命令：

ffmpeg -i input.mp4 -acodec pcm_s16le -ac 1 -ar 16000 output.wav

这个命令的含义是：

• -i input.mp4： 指定输入文件为 input.mp4。
• -acodec pcm_s16le： 指定音频编码器为 PCM signed 16-bit little-endian。
• -ac 1： 指定声道数为 1 (单声道)。
• -ar 16000： 指定采样率为 16kHz。
• output.wav： 指定输出文件为 output.wav。

Java代码实现音频转换

下面是一个使用Java代码调用FFmpeg进行音频转换的示例：

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;

public class AudioConverter {

    public static void convertAudio(String inputFile, String outputFile) throws IOException, InterruptedException {
        String ffmpegPath = "ffmpeg"; // 确保ffmpeg在系统环境变量中，或者指定ffmpeg的完整路径
        String[] command = {
                ffmpegPath,
                "-i", inputFile,
                "-acodec", "pcm_s16le",
                "-ac", "1",
                "-ar", "16000",
                outputFile
        };

        ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder(command);
        processBuilder.redirectErrorStream(true); // 将错误输出合并到标准输出

        Process process = processBuilder.start();

        // 读取输出流，防止进程阻塞
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));
        String line;
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            System.out.println(line); // 可以选择打印输出，或者记录日志
        }

        int exitCode = process.waitFor();
        if (exitCode != 0) {
            System.err.println("FFmpeg process failed with exit code: " + exitCode);
            throw new IOException("FFmpeg process failed");
        } else {
            System.out.println("Audio conversion successful.");
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        String inputFile = "input.mp4"; // 替换为你的输入文件
        String outputFile = "output.wav"; // 替换为你的输出文件
        try {
            convertAudio(inputFile, outputFile);
        } catch (IOException | InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码首先构建一个FFmpeg命令，然后使用ProcessBuilder执行该命令。 它还读取FFmpeg的输出流，以防止进程阻塞，并检查退出码以确定转换是否成功。 注意 需要将ffmpegPath变量设置为FFmpeg的可执行文件路径。 如果FFmpeg已经在系统环境变量中，则可以直接使用 "ffmpeg"。

3. 分段识别

对于较长的音频文件，直接进行识别可能会导致以下问题：

• 内存消耗过大： Whisper模型需要加载整个音频文件到内存中，长音频文件可能会导致内存溢出。
• 识别时间过长： 识别时间与音频长度成正比，长音频文件需要更长的识别时间。
• 准确率下降： 长音频文件可能包含更多的噪声和干扰，影响识别准确率。

为了解决这些问题，我们可以将长音频文件分割成小段，然后对每一段进行识别，最后将识别结果拼接起来。

分段策略

一种简单的分段策略是按照固定的时间长度进行分割。 例如，可以将音频文件分割成 30 秒的小段。 另一种策略是根据静音段进行分割，可以避免在句子中间分割。

Java代码实现音频分段

以下是一个使用Java代码实现音频分段的示例：

import javax.sound.sampled.*;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class AudioSegmenter {

    public static void segmentAudio(String inputFile, String outputDir, int segmentDuration) throws UnsupportedAudioFileException, IOException {
        File input = new File(inputFile);
        AudioInputStream audioInputStream = AudioSystem.getAudioInputStream(input);
        AudioFormat format = audioInputStream.getFormat();
        long frames = audioInputStream.getFrameLength();
        double durationInSeconds = (double) frames / format.getFrameRate();

        // 创建输出目录
        File outputDirectory = new File(outputDir);
        if (!outputDirectory.exists()) {
            outputDirectory.mkdirs();
        }

        int segmentCount = (int) Math.ceil(durationInSeconds / segmentDuration);

        for (int i = 0; i < segmentCount; i++) {
            long startFrame = (long) (i * segmentDuration * format.getFrameRate());
            long endFrame = (long) Math.min((i + 1) * segmentDuration * format.getFrameRate(), frames);
            long segmentFrames = endFrame - startFrame;

            AudioInputStream segmentInputStream = new AudioInputStream(
                    audioInputStream,
                    format,
                    segmentFrames
            );

            File outputFile = new File(outputDir, "segment_" + i + ".wav");
            AudioSystem.write(segmentInputStream, AudioFileFormat.Type.WAVE, outputFile);

            System.out.println("Segment " + i + " created: " + outputFile.getAbsolutePath());

            // 重置 audioInputStream 的读取位置
            audioInputStream = AudioSystem.getAudioInputStream(input);
            audioInputStream.skip(startFrame * format.getFrameSize());
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        String inputFile = "output.wav"; // 替换为你的输入文件
        String outputDir = "segments"; // 替换为你的输出目录
        int segmentDuration = 30; // 分段时长，单位秒

        try {
            segmentAudio(inputFile, outputDir, segmentDuration);
        } catch (UnsupportedAudioFileException | IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码首先读取音频文件的元数据，包括采样率、声道数等。 然后，它计算需要分割的段数，并循环创建每一段的音频文件。 注意 这个例子使用了javax.sound.sampled库，它对某些音频格式的支持可能有限。 如果需要支持更多格式，可以考虑使用第三方库，如JAAD或TarsosDSP。 此外，每次循环都需要重新打开音频文件并跳过相应的帧数，这可能会影响性能。 可以考虑使用更高效的音频处理方式，例如使用缓冲读取。

4. Java集成示例

现在，我们将提供一个完整的Java代码示例，演示如何调用Whisper进行语音识别。 我们需要使用ProcessBuilder来执行Python脚本，该脚本负责调用Whisper模型。

Python脚本 (whisper_transcribe.py)

首先，创建一个Python脚本 whisper_transcribe.py，用于调用Whisper模型进行语音识别：

import whisper
import sys

def transcribe_audio(audio_file):
    model = whisper.load_model("base") # 可以选择不同的模型大小，如 tiny, base, small, medium, large
    result = model.transcribe(audio_file)
    return result["text"]

if __name__ == "__main__":
    audio_file = sys.argv[1]
    text = transcribe_audio(audio_file)
    print(text)

这个脚本接受一个音频文件作为参数，使用Whisper模型进行识别，并将识别结果打印到标准输出。 可以通过修改load_model的参数来选择不同大小的模型，更大的模型通常具有更高的准确率，但也需要更多的计算资源。

Java代码 (WhisperRecognizer.java)

接下来，创建一个Java类 WhisperRecognizer.java，用于调用Python脚本进行语音识别：

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;

public class WhisperRecognizer {

    public static String transcribeAudio(String audioFile) throws IOException, InterruptedException {
        String pythonPath = "python3"; // 确保python在系统环境变量中，或者指定python的完整路径
        String scriptPath = "whisper_transcribe.py"; // 替换为你的Python脚本路径
        String[] command = {
                pythonPath,
                scriptPath,
                audioFile
        };

        ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder(command);
        processBuilder.redirectErrorStream(true);

        Process process = processBuilder.start();

        StringBuilder output = new StringBuilder();
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));
        String line;
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            output.append(line);
        }

        int exitCode = process.waitFor();
        if (exitCode != 0) {
            System.err.println("Python script failed with exit code: " + exitCode);
            throw new IOException("Python script failed");
        }

        return output.toString();
    }

    public static void main(String[] args) {
        String audioFile = "output.wav"; // 替换为你的音频文件
        try {
            String text = transcribeAudio(audioFile);
            System.out.println("Transcription: " + text);
        } catch (IOException | InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码首先构建一个Python命令，然后使用ProcessBuilder执行该命令。 它读取Python脚本的输出流，并将识别结果返回。 注意 需要将pythonPath变量设置为Python的可执行文件路径。 如果Python已经在系统环境变量中，则可以直接使用 "python3" 或 "python"。 还需要将scriptPath变量设置为Python脚本的路径。

整合代码

现在，你可以将音频转换、分段和识别的代码整合在一起，实现一个完整的语音识别流程。 首先，将音频文件转换为Whisper所需的格式。 然后，将音频文件分割成小段。 最后，对每一段进行识别，并将识别结果拼接起来。

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class AudioProcessor {

    public static String processAudio(String inputFile) throws IOException, InterruptedException {
        String tempFile = "temp.wav";
        String segmentsDir = "segments";
        int segmentDuration = 30;

        // 1. 音频转换
        AudioConverter.convertAudio(inputFile, tempFile);

        // 2. 音频分段
        try {
            AudioSegmenter.segmentAudio(tempFile, segmentsDir, segmentDuration);
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("Error during audio segmentation: " + e.getMessage());
            return null;
        }

        // 3. 分段识别
        List<String> transcriptions = new ArrayList<>();
        File segmentsDirectory = new File(segmentsDir);
        File[] segmentFiles = segmentsDirectory.listFiles();
        if (segmentFiles != null) {
            for (File segmentFile : segmentFiles) {
                if (segmentFile.isFile() && segmentFile.getName().endsWith(".wav")) {
                    try {
                        String transcription = WhisperRecognizer.transcribeAudio(segmentFile.getAbsolutePath());
                        transcriptions.add(transcription);
                    } catch (Exception e) {
                        System.err.println("Error transcribing segment " + segmentFile.getName() + ": " + e.getMessage());
                    }
                }
            }
        }

        // 4. 拼接结果
        StringBuilder finalTranscription = new StringBuilder();
        for (String transcription : transcriptions) {
            finalTranscription.append(transcription).append(" ");
        }

        // 清理临时文件
        File tempWav = new File(tempFile);
        if(tempWav.exists()){
            tempWav.delete();
        }
        File segments = new File(segmentsDir);
        File[] files = segments.listFiles();
        if(files != null){
            for(File f: files){
                f.delete();
            }
        }
        segments.delete();

        return finalTranscription.toString();
    }

    public static void main(String[] args) {
        String inputFile = "input.mp4"; // 替换为你的输入文件
        try {
            String finalTranscription = processAudio(inputFile);
            System.out.println("Final Transcription: " + finalTranscription);
        } catch (IOException | InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码首先调用AudioConverter将输入文件转换为temp.wav。 然后，调用AudioSegmenter将temp.wav分割成小段，并保存到segments目录。 接下来，循环遍历segments目录中的每一个音频文件，并调用WhisperRecognizer进行识别。 最后，将所有识别结果拼接起来，并返回最终的识别结果。 为了简洁，这里没有处理音频分割可能出现的异常，实际使用中需要添加适当的异常处理。 同时，为了避免磁盘空间占用，程序也尝试清理临时文件。

5. 优化与改进

优化识别结果

识别结果可能包含一些错误或不准确之处。 可以通过以下方法来优化识别结果：

• 使用更大的模型： 更大的模型通常具有更高的准确率，但需要更多的计算资源。
• 调整模型参数： Whisper模型提供了一些参数可以调整，例如温度 (temperature)，可以尝试调整这些参数以获得更好的结果。
• 后处理： 可以使用一些后处理技术，例如拼写检查、语法纠错等，来纠正识别结果中的错误。
• 上下文信息： 可以利用上下文信息来提高识别准确率。 例如，如果知道音频文件的主题，可以将相关词汇添加到词汇表中。

改进建议

以下是一些改进建议：

• 使用更高效的音频处理库： javax.sound.sampled 对某些音频格式的支持可能有限，可以考虑使用第三方库，如JAAD或TarsosDSP。
• 使用多线程： 可以使用多线程来并行处理多个音频段，提高识别效率。
• 使用GPU加速： 如果你的机器有GPU，可以使用GPU加速Whisper模型的推理过程。
• 使用在线识别： 可以将音频流分割成小段，并实时进行识别，实现在线语音识别功能。

表格：模型大小与资源消耗

模型大小	准确率	内存消耗	推理速度
tiny	低	低	快
base	中	中	中
small	较高	较高	较慢
medium	高	高	慢
large	非常高	非常高	非常慢

选择合适的模型大小取决于你的应用场景和可用资源。 如果需要高准确率，并且有足够的计算资源，可以选择较大的模型。 如果资源有限，可以选择较小的模型，但可能会牺牲一些准确率。

关于Java集成Whisper语音识别

本次讲座介绍了如何在Java项目中集成Whisper语音识别。 我们讨论了音频转换、分段识别等关键步骤，并提供了一个完整的Java代码示例。 希望这些内容能够帮助你开始使用Whisper进行语音识别。 实践是最好的老师，建议大家动手尝试，并根据自己的实际需求进行优化和改进。