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- 林小鹿英语精读
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2024年1月22日 · 专栏 / でれません電話線 でれません電話線 2024年01月23日 03:47-- 浏览 · --点赞 · --评论 视频地址： 【唄音ウタ】でれません電話線【えのえの'3'】 东小川现理Genrri 粉丝： 49 文章： 12 关注 分享到 ...
如何在高鐵上推銷小火車. 全網同名。. 成員：台：Fumiko Miyakawa、鯉：Eiko Rihara、長：Railside、京：Ginko、杭：Shinichi. -, 视频播放量 787、弹幕量 0、点赞数 61、投硬币枚数 0、收藏人数 5、转发人数 1, 视频作者 軌道交通女孩Fumiko, 作者简介 全網同名。. 成員：台 ...
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- 軌道交通女孩Fumiko
- 前言
- 使用方法
- 第二款：飞书妙记、剪映电脑版
- 第五款：其它
- 不同工具识别准确率对比
- 文本相似度比较方法
- 文本对比前的相关处理
- 对比结果
- 结果分析
- 建议
大家好啊，最近chatgpt比较火啊，我也体验了一把，文章标题就是它给起的，有点标题党了哈，但是意思也大差不差。 之前发表过一篇"免费离线语音识别神器whisper安装教程",因为whisper安装比较费时间，本篇介绍几款其它的免费语音转文字工具，方便大家选择。 我也对这几款工具做了测试，对它们的识别准确率做了对比。文章第五部分会给出识别准确率排名。基于测试结果对语音识别工具的选择在文章最后也给了几条建议。
我们这里简单介绍下它的录音转文字功能。在进行第一次转录的时候会下载模型，下载完后即可离线运行。 点击"File",再点击"Import Audio File..."，导入你需要转文字的录音文件。 之后会弹出一个设置框， 如上图所示： 左边框选的是让你选转写的质量，从上往下，质量逐渐增高，转写的准确率会上升，但是相应的耗费的时间也会变长。左边框框选的这五个选项，对应whisper的“tiny，base，small，medium，large”五种模式。 右边框是两种任务类型，我们一般选"Transcribe（转录）"模式，"Translate（翻译）"模式是将语音文件翻译成英语文本。图中的"Export As（导出为）"则是选择导出格式。
这两种方式都需要联网才能使用。为啥把这俩放在一起，因为都是抖音旗下的产品。下图中左边是飞书的公司，右边是剪映的公司。 虽然都是抖音旗下的，但是识别出来的结果还是有所不同的。识别准确率也不相同，文章第五部分给出了识别准确率排名。
阿里云、腾讯云、百度云、讯飞听见等都有提供录音转写服务，除了讯飞听见也有网页端的服务（新用户赠送15min免费时长）外，都需要会编程调用接口，对不会编程的人不友好。当然你要是会编程的话可以尝试下这几家公司的服务，不同公司多少都会赠送一定的免费额度。 以录音转写服务为例，百度每个账号赠送10小时时长，腾讯每月赠送10h时长，阿里新客有3个月试用期，讯飞赠送15min免费额度。规则可能随时变化，具体请以相关服务商的官方网站为准。
我使用了3段音源，一段是我自己录制的一段Excel小技巧视频，大概30s，一段是某播客的聊天音频片段大概5min，一段是主席的2023年新年贺词大概13min。 1. 音源1（13min视频 主席新年贺词视频）：https://www.bilibili.com/video/BV1fP4y1v7eU 2. 音源2(5min音频 播客音频从44s开始截取)：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/63738d1cb0725ebdf1e70163 3. 音源3（30s视频 Excel小技巧视频）：https://www.bilibili.com/video/BV1v5411Y72V 将三段音频，分别使用whisper的tiny、base、small、medium、...
使用了python中difflib库的SequenceMatcher类，可以实现一个用于计算文本相似度的函数。 计算值在0-1之间，如果比较的两段文本相似度越高，则计算值越大。 代码： from difflib import SequenceMatcher def similarity(a, b): return SequenceMatcher(None, a, b).ratio() 以下是2个运行示例： >>> similarity('我是文本A', '我是文本A') 1.0 >>> similarity('我是文本A', '我是文本B') 0.8
因为有些工具转换出来的文本含有标点符号，有的含有空格和回车，避免中文标点、空格和回车影响文本相似度的对比结果，我使用python将它们全部去除。 去除中文标点代码： from zhon.hanzi import punctuation import re striped_txt = re.sub("[{}]+".format(punctuation),"",txt) #txt为待处理文本 去除回车和空格： dealed_txt = txt.replace(" ","").replace("\n","") #去空格、去回车 由于数字识别的时候有些会识别成中文，有些则会识别为阿拉伯数字，但是并不代表识别错误，所以对于语音转写后数字多的文本，我统一改成了中文的数字。 另外whisper转录时有可能...
补充说明：因为buzz的底层是whisper，所以我用的whisper测试，没用buzz，whisper能实现buzz也能实现，所以大家没安装whisper的，觉得whisper表现不错想尝试下也可以用buzz替换哈）
这几个音源其实都有其特点。 30s的视频是一个Excel小教程，文本量少，总共也才100多字，没有生僻词汇，几个工具识别的都差不多，除了whisper的base和tiny两种较小模型识别效果不好，所有识别结果与文稿的相似度都能达到96%以上。 5min的音源是一个聊天播客的片段，内容都是一些日常生活用语，语气词比较多，“嗯啊呃”这些，像这种其实对于飞书妙记来说，我的这个比较方式就不太公平了，因为它的识别结果里去除了语气词这些，和正确文稿相比少了很多语气词，自然相似度比较低。 13min的音源是主席2023年的新年贺词，里面使用到的成语和古语引用比较多，比如说“艰难困苦，玉汝于成”、“栉风沐雨、披荆斩棘”、“犯其至难而图其至远”、“路虽远，行则将至；事虽难，做则必成”、“愚公移山”、“积跬步以...
通过文章第五部分三组音源的数据，可以给出一些建议： 1. 剪映和必剪的识别准确率相对而言比较高，大家可优先选择，但是剪映支持直接导出字幕，必剪需要你自己找到json文件再处理才能得到文本，所以推荐剪映。 2. 对一些成语和古语引用比较多的音频，对隐私不敏感的话，不建议使用whisper（buzz），其他在线平台识别准确率都比较高。日常语境下whisper（buzz）表现还是不错。 3. 随时间发展免费的在线语音识别服务可能收费，或者突然关停（之前网易见外工作台有段时间停止对外开放，后来又恢复了），建议大家下载个buzz（你要是愿意花时间安装whisper更好），开源软件、离线运行不受制于人，处理一般的语音转写完全没问题，隐私也有保障。 小伙伴们，都看到这里了，点个赞鼓励下呗~ 另外测试过程中...
哔哩哔哩（bilibili.com)是国内知名的视频弹幕网站，这里有及时的动漫新番，活跃的ACG氛围，有创意的Up主。. 大家可以在这里找到许多欢乐。.
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