WhisperX с диаризацией

Запускайте WhisperX для быстрой транскрипции речи с показа́ми временных меток по словам и диаризацией говорящих на GPU Clore.ai.

WhisperX расширяет Whisper от OpenAI тремя ключевыми улучшениями: метки времени на уровне слов через принудительное выравнивание фонем, диаризация говорящих с использованием pyannote.audio, и до 70× реального времени через пакетную инференцию с faster-whisper. Это инструмент выбора для производственных конвейеров транскрибации, которым нужны точные временные метки и определение говорящих.

GitHub: m-bain/whisperX PyPI: whisperx Лицензия: BSD-4-Clause Статья: arxiv.org/abs/2303.00747

Ключевые особенности

• Метки времени на уровне слов — точность ±50 мс благодаря принудительному выравниванию wav2vec2 (в сравнении с ±500 мс в обычном Whisper)

• Диаризация говорящих — определение, кто сказал что, с помощью pyannote.audio 3.1

• Пакетная инференция — до 70× реального времени на RTX 4090

• Предварительная фильтрация VAD — Silero VAD удаляет тишину перед транскрибацией

• Все модели Whisper — от tiny до large-v3-turbo

• Несколько форматов вывода — JSON, SRT, VTT, TXT, TSV

• Автоматическое определение языка — или принудительно задать конкретный язык для более быстрой обработки

Требования

Компонент	Минимум	Рекомендуется
GPU	RTX 3060 12 ГБ	RTX 4090 24 ГБ
VRAM	4 ГБ (маленькая модель)	10 ГБ+ (large-v3-turbo)
ОЗУ	8 ГБ	16 ГБ+
Диск	5 ГБ	20 ГБ (кеш моделей)
Python	3.9+	3.11
CUDA	11.8+	12.1+

Требуется токен HuggingFace для диаризации говорящих — примите лицензию на pyannote/speaker-diarization-3.1.

Рекомендация Clore.ai: RTX 3090 ($0.30–1.00/день) для модели large-v3-turbo с размером батча 16. RTX 4090 ($0.50–2.00/день) для максимальной пропускной способности при размере батча 32.

Установка

# Установка WhisperX
pip install whisperx

# Проверить GPU
python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0))"

Если возникают конфликты версий CUDA:

pip install torch==2.5.1+cu124 torchaudio==2.5.1+cu124 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install whisperx

Быстрый старт

import whisperx
import json

device = "cuda"
compute_type = "float16"  # "int8" для меньшего объёма VRAM
batch_size = 16            # уменьшите до 4–8 при ограниченной VRAM

# 1. Загрузить модель
model = whisperx.load_model("large-v3-turbo", device, compute_type=compute_type)

# 2. Загрузить и транскрибировать аудио
audio = whisperx.load_audio("interview.mp3")
result = model.transcribe(audio, batch_size=batch_size)
print(f"Language: {result['language']}")

# 3. Выравнивание для меток времени на уровне слов
model_a, metadata = whisperx.load_align_model(
    language_code=result["language"], device=device
)
result = whisperx.align(
    result["segments"], model_a, metadata, audio, device,
    return_char_alignments=False,
)

# 4. Печать результатов
for seg in result["segments"]:
    print(f"[{seg['start']:.2f}s → {seg['end']:.2f}s] {seg['text']}")
    for w in seg.get("words", []):
        print(f"  '{w['word']}' @ {w.get('start', 0):.2f}s")

# 5. Сохранение
with open("transcript.json", "w") as f:
    json.dump(result, f, indent=2, ensure_ascii=False)

Примеры использования

Транскрибация с диаризацией говорящих

import whisperx
import gc
import torch

device = "cuda"
HF_TOKEN = "hf_your_token_here"  # с https://huggingface.co/settings/tokens

# Шаг 1: Транскрибировать
model = whisperx.load_model("large-v3-turbo", device, compute_type="float16")
audio = whisperx.load_audio("meeting.mp3")
result = model.transcribe(audio, batch_size=16)

# Освободите GPU-память перед загрузкой модели выравнивания
del model; gc.collect(); torch.cuda.empty_cache()

# Шаг 2: Выравнивание
model_a, metadata = whisperx.load_align_model(
    language_code=result["language"], device=device
)
result = whisperx.align(result["segments"], model_a, metadata, audio, device)
del model_a; gc.collect(); torch.cuda.empty_cache()

# Шаг 3: Диаризация
diarize_model = whisperx.DiarizationPipeline(
    use_auth_token=HF_TOKEN, device=device
)
diarize_segments = diarize_model(audio, min_speakers=2, max_speakers=6)

# Шаг 4: Назначить говорящих словам
result = whisperx.assign_word_speakers(diarize_segments, result)

for seg in result["segments"]:
    speaker = seg.get("speaker", "UNKNOWN")
    print(f"[{speaker}] [{seg['start']:.1f}s → {seg['end']:.1f}s] {seg['text']}")

Использование из командной строки

# Базовая транскрибация
whisperx audio.mp3 --model large-v3-turbo --device cuda

# Принудительно задать язык (быстрее, пропускает определение)
whisperx audio.mp3 --model large-v3-turbo --language en --device cuda

# С диаризацией говорящих
whisperx audio.mp3 --model large-v3-turbo --diarize --hf_token hf_your_token

# Вывод субтитров SRT
whisperx audio.mp3 --model large-v3-turbo --output_format srt --output_dir ./subs/

# Режим для малой VRAM
whisperx audio.mp3 --model medium --compute_type int8 --batch_size 4 --device cuda

# Обработка каталога пакетно
for f in /data/audio/*.mp3; do
  whisperx "$f" --model large-v3-turbo --output_dir /data/transcripts/
done

Скрипт генерации SRT

import whisperx

def transcribe_to_srt(audio_path, output_path, model_name="large-v3-turbo"):
    device = "cuda"
    model = whisperx.load_model(model_name, device, compute_type="float16")
    audio = whisperx.load_audio(audio_path)
    result = model.transcribe(audio, batch_size=16)

    model_a, metadata = whisperx.load_align_model(
        language_code=result["language"], device=device
    )
    result = whisperx.align(result["segments"], model_a, metadata, audio, device)

    with open(output_path, "w") as f:
        for i, seg in enumerate(result["segments"], 1):
            start = format_ts(seg["start"])
            end = format_ts(seg["end"])
            f.write(f"{i}\n{start} --> {end}\n{seg['text'].strip()}\n\n")

    print(f"SRT сохранён в {output_path}")

def format_ts(seconds):
    h = int(seconds // 3600)
    m = int((seconds % 3600) // 60)
    s = int(seconds % 60)
    ms = int((seconds % 1) * 1000)
    return f"{h:02d}:{m:02d}:{s:02d},{ms:03d}"

transcribe_to_srt("podcast.mp3", "podcast.srt")

Тесты производительности

Метод	Модель	Аудио 1ч	GPU	Прибл. скорость
Обычный Whisper	large-v3	~60 мин	RTX 3090	1×
faster-whisper	large-v3	~5 мин	RTX 3090	~12×
WhisperX	large-v3-turbo	~1 мин	RTX 3090	~60×
WhisperX	large-v3-turbo	~50 сек	RTX 4090	~70×

Размер батча	Скорость (RTX 4090)	VRAM
4	~30× реального времени	6 GB
8	~45× реального времени	8 ГБ
16	~60× реального времени	10 ГБ
32	~70× реального времени	14 ГБ

Советы для пользователей Clore.ai

• Освобождайте VRAM между шагами — удаляйте модели и вызывайте torch.cuda.empty_cache() между транскрибацией, выравниванием и диаризацией

• Токен HuggingFace — вы должны принять лицензию модели pyannote перед тем, как диаризация заработает; установите HF_TOKEN как переменную окружения

• Настройка размера батча — начните с batch_size=16, уменьшите до 4–8 на картах 12 ГБ, увеличьте до 32 на картах 24 ГБ

• int8 вычисление — используйте compute_type="int8" чтобы сократить использование VRAM вдвое с минимальной потерей качества

• Docker-образ — pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-runtime

• Постоянный кеш моделей — смонтируйте /root/.cache/huggingface чтобы не скачивать модели заново при каждом перезапуске контейнера

Устранение неполадок

Проблема	Решение
CUDA — недостаточно памяти	Уменьшите batch_size, используйте compute_type="int8", или используйте меньшую модель (medium, small)
Диаризация возвращает UNKNOWN	Убедитесь, что токен HuggingFace действителен и вы приняли лицензию pyannote
Модуль 'whisperx' не найден	pip install whisperx — убедитесь, что нет опечатки (это whisperx, а не на whisper-x)
Плохие метки времени слов	Проверьте, что whisperx.align() вызывается после transcribe() — сыой вывод Whisper не имеет точности по словам
Неправильное определение языка	Принудительно задайте язык с помощью --language en или language="en" в Python API
Медленная обработка	Увеличьте batch_size, используйте large-v3-turbo вместо large-v3, убедитесь, что GPU не используется совместно