Whisper JAX：闪电般快速的语音识别框架
whisper-jaxJAX implementation of OpenAI's Whisper model for up to 70x speed-up on TPU.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper-jax
Whisper JAX 是一个针对 OpenAI 的 Whisper 模型优化的高效 JAX 实现。它基于 Hugging Face Transformers 的 Whisper 实现，提供了比原生 PyTorch 版本快 70倍 的运行速度，堪称当前最快的 Whisper 应用工具。
快速上手：兼容多平台的 JAX 编程
Whisper JAX 兼容 CPU、GPU 和 TPU，无论是独立应用还是作为推理端点都游刃有余。您可以通过简单的步骤，在 Cloud TPU 上快速启动，如在 Kaggle 笔记本中，仅需约 30 秒即可完成 30 分钟音频的转录。此外，该模型在 Hugging Face Spaces 中也有实时演示可供体验。
安装指南
确保已经安装了最新版本的 JAX 包之后，通过 pip 即可安装 Whisper JAX：
pip install git+https://github.com/sanchit-gandhi/whisper-jax.git
要更新到最新版本，只需运行：
pip install --upgrade --no-deps --force-reinstall git+https://github.com/sanchit-gandhi/whisper-jax.git
使用流程：高效管道处理
利用 FlaxWhisperPipeline 类，可以轻松进行预处理和后处理，以及数据并行计算。该类支持 JAX 的 pmap 函数进行跨设备数据并行，首次调用时会进行 JIT 编译，随后的调用将得益于缓存而大幅提升速度。
半精度计算与批处理
您可以选择半精度（jnp.float16 或 jnp.bfloat16）以加速计算，且不会影响模型权重精度。批处理功能允许将长音频分割为30秒段，并平行处理，实现实时高效的转录。正确选择批次大小，几乎无损准确率的同时，速度提升可达10倍。
功能多样化：任务定制与时间戳预测
除了默认的语音转文本外，还可以设置 task 参数实现语音翻译。启用 return_timestamps 将返回每个单词的时间戳，便于更精细的分析。
微调与自定义：灵活的模型使用方式
对于高级用户，可以选择直接使用模型，单独加载处理器，手动包装 pmap 来进行自定义处理。此外，支持从 PyTorch 检点转换为 Flax 并推送到 Hugging Face Hub，以便后续直接加载使用。
面向未来，超越边界
无论您是需要进行大规模音频转录，还是寻求高性能的语音识别解决方案，Whisper JAX 都是一个理想的选择。其卓越的速度性能和灵活性，为研究人员和开发人员提供了强大工具，解锁更多可能。
现在就加入 Whisper JAX 的世界，释放语音识别潜力，开启高效处理的新篇章！
whisper-jaxJAX implementation of OpenAI's Whisper model for up to 70x speed-up on TPU.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper-jax
总结
### Whisper JAX总结**概述**：
Whisper JAX 是一个高度优化的语音识别框架，基于OpenAI的Whisper模型，采用JAX实现，为CPU、GPU和TPU提供了惊人的性能提升。与官方PyTorch版本相比，Whisper JAX在运行速度上可达到70倍的提升，是目前最快的Whisper应用工具。
**特点与优势**：
- **跨平台兼容性**：支持在不同硬件平台上运行，包括CPU、GPU和TPU，轻松部署于各种环境中。
- **极速启动**：在Cloud TPU等高性能设备上，能在极短时间内完成长音频的转录处理，如在Kaggle笔记本中，30秒即可转录完30分钟音频。
- **实时演示**：通过Hugging Face Spaces提供实时演示，帮助用户快速了解和使用。
- **易于安装**：通过pip命令即可安装或更新至最新版本，安装过程简单快速。
- **高效管道处理**：利用`FlaxWhisperPipeline`类，实现数据的预处理、并行处理和后处理，支持JIT编译，后续调用速度更快。
- **高性能计算**：支持半精度计算（`jnp.float16`或`jnp.bfloat16`），在不影响模型精度的同时大幅提升计算速度。批处理功能允许将长音频分割并平行处理，实现高效转录。
**功能多样化：**
- **任务定制**：除了基本的语音转文本功能，还可以设置翻译任务，支持多种语言之间的语音翻译。
- **时间戳预测**：可以通过设置参数返回每个单词的时间戳，为音频内容分析提供精细支持。
**灵活性与应用：**
- **自定义处理**：高级用户可以直接使用模型或单独加载处理器，通过自定义`pmap`实现更复杂的处理逻辑。
- **模型转换**：支持将PyTorch模型检查点转换为Flax模型，并上传至Hugging Face Hub，实现跨平台、跨框架的无缝集成。
**未来展望：**
Whisper JAX以其卓越的速度性能和灵活的应用方式，为研究人员和开发人员提供了强大的语音识别工具，不仅适用于大规模音频数据的转录，也是高性能语音识别解决方案的首选。未来，随着技术的进一步发展和应用场景的拓宽，Whisper JAX将进一步释放语音识别的潜力，开启高效处理的新篇章。
**项目地址**：
https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper-jax
**安装指令**：
```bash
pip install git+https://github.com/sanchit-gandhi/whisper-jax.git
```
更新指令：
```bash
pip install --upgrade --no-deps --force-reinstall git+https://github.com/sanchit-gandhi/whisper-jax.git
```