先前經朋友介紹看了這部影片認識了 Whisper，覺得對自己做字幕會很有幫助。但苦於個人電腦太過老舊，沒有辦法本機執行。剛好又認識到了 Google Colab 這個線上的執行環境，想寫一下如何合併兩者，在線上讓 Whisper AI 聽寫字幕或是逐字稿的方法。

Whisper

首先進入 Google Colab

選擇 檔案／新增筆記本

在空白筆記本上 ＋程式碼 加入要執行的命令

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pip install -U openai-whisper
!whisper --language English --model large-v2 --device cuda <<檔案名稱>>

命令上就只有安裝 Whisper 跟使用 Commandline 執行而已，! 開頭在 Colab 代表執行 Shell 命令。因為官方的 Whisper 有 Commandline 介面，所以執行起來很方便。只是還有一些東西要設定：

點選右上角的連線：

如果有看影片介紹或是實際測試過會知道有沒有用 GPU CUDA 速度會差非常多，所以我們加了 --device cuda 參數。但也同時要開啟 Colab 執行階段的 GPU。連線後點選顯示 RAM、磁碟的圖示：

會進入到資源分頁：

選擇 變更執行階段類型，開啟 GPU，應該只要用到 T4 即可：

如果沒有閒置 GPU 可以使用會需要付費，點選 瞭解詳情。Whisper 使用應該用 Pay As You Go 就好，我只有買 100 單位，依照經驗使用一小時大概耗費 2 ~ 4 單位上下，100 單位可以用很久。（注意運算單元有使用期限 90 天，一次不要買太大量）

設定後會要重新連線，選擇確定：

設定成功會看到資源分頁多了 GPU 資訊：

準備就緒後執行 PIP 安裝 Whisper：

點選畫面左邊的資料夾圖示，拖曳上傳要製作字幕的聲音或是影片：

有的時候會覺得 Colab 的上傳很慢，其實也可以連結到 Google Drive。先上傳到 Google Drive 再搬到 Colab 根目錄，或是 Whisper 命令直接路徑輸入 Google Drive 路徑都可以。使用完畢後建議再按同一個按鈕撤銷 Google Drive 對這個 Colab 筆記的授權：

上傳完成後就可以輸入對應的檔名開始產生字幕了。參數方面 --language 是語言，支援的語言清單依照官方文件請參考這裡。--model 是語言模型，理論上越大效果越好也越慢。模型的清單官方列在這裡，上面沒有 large-v2 但實際上是抓得到的，我也習慣直接用 large-v2。

算完字幕檔、逐字稿會放在根目錄，就可以下載下來校對使用了：

最後記得終止連線避免浪費購買的點數：

faster-whisper

Faster Whisper 是 Whisper 的重新實作，號稱有四倍以上的加速。在 Colab 上使用因為沒有 Commandline 介面需要 Python Code 輸出 .srt，但已經有人寫好了。要使用的話命令是：

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pip install faster-whisper

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from faster_whisper import WhisperModel
import math

def convert_seconds_to_hms(seconds):
    hours, remainder = divmod(seconds, 3600)
    minutes, seconds = divmod(remainder, 60)
    milliseconds = math.floor((seconds % 1) * 1000)
    output = f"{int(hours):02}:{int(minutes):02}:{int(seconds):02},{milliseconds:03}"
    return output

model_path = "whisper-large-v2-ct2/"
# Run on GPU with FP16
model = WhisperModel(model_path, device="cuda", compute_type="float16")
# or run on GPU with INT8
# model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8_float16")
# or run on CPU with INT8
#model = WhisperModel(model_size, device="cpu", compute_type="int8")
segments, info = model.transcribe("file.mp4", beam_size=5)
print("Detected language '%s' with probability %f" % (info.language, info.language_probability))
count = 0
with open('file.srt', 'w') as f:  # Open file for writing
    for segment in segments:
        count +=1
        duration = f"{convert_seconds_to_hms(segment.start)} --> {convert_seconds_to_hms(segment.end)}\n"
        text = f"{segment.text.lstrip()}\n\n"
        
        f.write(f"{count}\n{duration}{text}")  # Write formatted string to the file
        print(f"{duration}{text}",end='')

From: https://github.com/guillaumekln/faster-whisper/discussions/93#discussion-5021241

WhisperX

WhisperX 是號稱在 faster-whisper 上再加強字幕 timestamp 校正的版本。根據使用經驗好像英文的字幕時間軸有變好、但是中文反而變差。在猜測是聲音的 Alignment Model，如果不是 WAV2VEC2 或是 VOXPOPULI 效果可能就有限或是幫倒忙。

如果想在 Colab 使用，命令如下：

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pip install git+https://github.com/m-bain/whisperx.git
pip install light-the-torch
!ltt install torch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1  torchtext==0.14.1
!whisperx --language English --model large-v2 --device cuda <<檔案名稱>>

祝大家製作字幕順利。