langchain_community.document_loaders.parsers.audio.OpenAIWhisperParserLocal

class langchain_community.document_loaders.parsers.audio.OpenAIWhisperParserLocal(device: str = '0', lang_model: Optional[str] = None, batch_size: int = 8, chunk_length: int = 30, forced_decoder_ids: Optional[Tuple[Dict]] = None)

使用OpenAI Whisper模型转录和解析音频文件。

使用transformers从本地进行OpenAI Whisper模型的音频转录。

参数: device - 要使用的设备

注意：默认情况下使用GPU（如果可用）， 如果要使用CPU，请设置device = “cpu”

lang_model - 要使用的whisper模型，例如”openai/whisper-medium” forced_decoder_ids - 多语言模型解码器的id状态，

使用示例： from transformers import WhisperProcessor processor = WhisperProcessor.from_pretrained(“openai/whisper-medium”) forced_decoder_ids = WhisperProcessor.get_decoder_prompt_ids(language=”french”,

task=”transcribe”)

forced_decoder_ids = WhisperProcessor.get_decoder_prompt_ids(language=”french”, task=”translate”)

初始化解析器。

参数：

device：要使用的设备。 lang_model：要使用的whisper模型，例如”openai/whisper-medium”。默认为None。 forced_decoder_ids：多语言模型中解码器的id状态。默认为None。 batch_size：用于解码的批处理大小。默认为8。 chunk_length：推理过程中使用的块长度。默认为30秒。

Methods

__init__([device, lang_model, batch_size, ...])	初始化解析器。
lazy_parse(blob)	懒惰地解析blob。
parse(blob)	将blob急切地解析为一个文档或多个文档。

Parameters

• device (str) –

• lang_model (Optional[str]) –

• batch_size (int) –

• chunk_length (int) –

• forced_decoder_ids (Optional[Tuple[Dict]]) –

__init__(device: str = '0', lang_model: Optional[str] = None, batch_size: int = 8, chunk_length: int = 30, forced_decoder_ids: Optional[Tuple[Dict]] = None)

初始化解析器。

参数：

device：要使用的设备。 lang_model：要使用的whisper模型，例如”openai/whisper-medium”。默认为None。 forced_decoder_ids：多语言模型中解码器的id状态。默认为None。 batch_size：用于解码的批处理大小。默认为8。 chunk_length：推理过程中使用的块长度。默认为30秒。

Parameters

• device (str) –

• lang_model (Optional[str]) –

• batch_size (int) –

• chunk_length (int) –

• forced_decoder_ids (Optional[Tuple[Dict]]) –

lazy_parse(blob: Blob) → Iterator[Document]

懒惰地解析blob。

Parameters

blob (Blob) –

Return type

Iterator[Document]

parse(blob: Blob) → List[Document]

将blob急切地解析为一个文档或多个文档。

这是一个用于交互式开发环境的便利方法。

生产应用程序应该更倾向于使用lazy_parse方法。

子类通常不应该覆盖这个解析方法。

参数：

blob：Blob实例

返回：

文档列表

Parameters

blob (Blob) –

Return type

List[Document]