OmniAudio-2.6B 简介与音频转文本实践

OmniAudio-2.6B 是一个基于 Transformer 的先进语音识别模型，具有强大的音频转文本能力。它利用大规模预训练和多语言支持，为离线和在线语音处理提供高精度的解决方案。

一、OmniAudio-2.6B 的原理

1. 核心技术

Transformer 架构：OmniAudio 采用 Transformer 的编码器-解码器结构，对音频信号进行高效建模。
大规模预训练：基于多语言和多领域语料进行预训练，具有强大的泛化能力。
CTC + Seq2Seq：结合 Connectionist Temporal Classification（CTC）和序列到序列（Seq2Seq）解码，处理不对齐的输入和输出。

2. 优势

高精度：支持多语言、多领域场景，识别率高。
离线与在线兼容：既支持离线处理，也能适应实时语音识别需求。
多任务支持：除音频转文本外，还支持情感分析、说话人识别等任务。

二、OmniAudio-2.6B 的实践

以下以 Python 为例，演示如何使用 OmniAudio-2.6B 实现音频转文本。

1. 环境准备

安装依赖

pip install torch torchaudio transformers

2. 下载模型

使用 Hugging Face Transformers 加载预训练的 OmniAudio-2.6B 模型：

from transformers import AutoModelForCTC, AutoProcessor# 加载模型和处理器
MODEL_NAME = "your_model_repository/OmniAudio-2.6B"  # 替换为实际模型路径
model = AutoModelForCTC.from_pretrained(MODEL_NAME)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(MODEL_NAME)

3. 音频预处理

OmniAudio-2.6B 需要 16kHz 单声道音频输入。如果音频格式不符合要求，可以使用 torchaudio 或 ffmpeg 进行转换：

ffmpeg -i input.mp3 -ac 1 -ar 16000 output.wav

或使用 torchaudio 在代码中进行处理：

import torchaudiodef preprocess_audio(audio_path):waveform, sample_rate = torchaudio.load(audio_path)if sample_rate != 16000:resampler = torchaudio.transforms.Resample(orig_freq=sample_rate, new_freq=16000)waveform = resampler(waveform)return waveform.squeeze(0)

4. 实现音频转文本

以下代码实现了音频转文本的完整流程：

import torch
from transformers import AutoModelForCTC, AutoProcessor
import torchaudio# 加载模型和处理器
MODEL_NAME = "your_model_repository/OmniAudio-2.6B"  # 替换为实际模型路径
model = AutoModelForCTC.from_pretrained(MODEL_NAME)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(MODEL_NAME)# 音频预处理函数
def preprocess_audio(audio_path):waveform, sample_rate = torchaudio.load(audio_path)if sample_rate != 16000:resampler = torchaudio.transforms.Resample(orig_freq=sample_rate, new_freq=16000)waveform = resampler(waveform)return waveform.squeeze(0)# 转录音频文件
def transcribe_audio(audio_path):# 预处理音频waveform = preprocess_audio(audio_path)# 处理输入特征inputs = processor(waveform, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", padding=True)# 模型推理with torch.no_grad():logits = model(inputs.input_values).logits# 解码输出predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)transcription = processor.batch_decode(predicted_ids, skip_special_tokens=True)return transcription[0]# 示例：音频文件转文本
if __name__ == "__main__":audio_file = "output.wav"  # 替换为您的音频文件路径result = transcribe_audio(audio_file)print("转录结果：", result)

三、实时语音转文本

OmniAudio 也支持实时语音识别。以下代码使用麦克风捕获音频，并实时转文本：

import pyaudio
import numpy as np
import torch
from transformers import AutoModelForCTC, AutoProcessor# 加载模型和处理器
MODEL_NAME = "your_model_repository/OmniAudio-2.6B"  # 替换为实际模型路径
model = AutoModelForCTC.from_pretrained(MODEL_NAME)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(MODEL_NAME)# 初始化麦克风
RATE = 16000
CHUNK = 1024
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK)print("开始实时语音识别，按 Ctrl+C 退出")try:while True:# 读取麦克风数据data = stream.read(CHUNK, exception_on_overflow=False)waveform = np.frombuffer(data, dtype=np.int16) / 32768.0  # 标准化# 模型推理inputs = processor(waveform, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", padding=True)with torch.no_grad():logits = model(inputs.input_values).logits# 解码输出predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)transcription = processor.batch_decode(predicted_ids, skip_special_tokens=True)print("实时转录：", transcription[0])
except KeyboardInterrupt:print("\n结束语音识别")
finally:stream.stop_stream()stream.close()p.terminate()