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引言
2023年，IT领域的焦点无疑是ChatGPT，然而，同属OpenAI的开源产品Whisper似乎鲜少引起足够的注意。
Whisper是一款自动语音识别系统，可以识别来自99种不同语言的语音并将其转录为文字。
如果说ChatGPT为计算机赋予了大脑，那么Whisper则为其赋予了耳朵。
想象一下，在企业应用领域，我们能够利用Whisper将语音转化为文字，然后再借助ChatGPT来进行翻译或总结。
接下来，我们将以实际操作为出发点，逐步向您介绍如何利用AI实现音频、视频的内容总结。
前期准备
GPU
首先，我们需要解决硬件方面的问题。
虽然OpenAI提供了HTTP API来调用Whisper，但对于企业而言，将内部内容交给OpenAI始终存在一定的安全风险。
本地运行AI模型则需要大量的计算资源。
如果仅使用CPU进行计算，一个大约10分钟的语音转录任务可能需要花费4倍以上的时间。
因此，我们必须引入GPU进行计算加速。
考虑到Colab在国内无法访问，我们建议在
Kaggle
上运行演示。
请大家注册Kaggle账户，并完成
手机号验证
（Kaggle的GPU需要完成手机号验证后才能使用）。
Azure ChatGPT
ChatGPT是我们语音内容总结的核心工具。
我们建议使用Azure OpenAI服务。
您可以参考以下文章来申请：
Azure OpenAI Service申请教程
kintone
kintone是我们用来存储记录的平台。我们需要创建一个名为“Reports”的应用程序（APP），并定义以下表单字段：
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名称
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字段类型
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code
|
备注
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title
|
单行文本框
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title
|
标题
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summary
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多行文本框
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summary
|
总结
|
最后，我们需要发布一个具有添加记录权限的API令牌，以便将记录存储到kintone中。
运行
点击“open in kaggle”。
请按照以下步骤操作：
1.点击Edit，进入编辑状态
2.在右侧的Notebook options中，我们需要将Acceleator选为GPU T4*2
注：
-
没验证手机的账户不会显示Acceleator选项。
-
GPU P100不支持当前默认float16运算，选择该显卡的用户请将“
语音转录&对齐
”中的compute_type设为float32。
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TPU尚未测试支持。
3.
找到名为“
Azure OpanAI ChatGPT 总结
”和“
将总结内容上传
”的代码单元（cell），然后根据您自己的环境设置进行配置。
4.点击页面上方的“Run All”按钮以开始运行演示。
等待程序运行结束即可。
下面我将对会每个代码单元的功能进行简要说明，感兴趣的可以继续往下研究：
安装依赖
这个部分负责安装所需的第三方库，这可能需要一些时间。
下载视频，或上传您自己的文件
在这一步，您可以选择默认的YouTube上的kintone宣传案例视频，
或者更改URL以使用其他视频，
也可以上传您自己的音/视频文件到相应的工作目录。
预处理工作目录中的最新音/视频文件
此步骤将提取工作目录中最新的.mp4或.wav文件，
将人声从背景音中分离出来，并将音频采样率转换为16000Hz。
语音转录和对齐
在这一步，语音将被转录成带有时间戳的文本，并使用Wav2Vec进行对齐。
说话人分类（Nemo分类）
这一步是说话人分类，根据语音特征将不同时间段的语音进行分类。
通常有两个常用工具，即PyAnnote和Nvidia的Nemo。
在本演示中，我们选择了Nvidia的Nemo ASR来进行分类，因为它具有更多的参数选择，并相对容易调试。
合并
在这一步中，我们需要将“speakers”中的说话人信息按说话时间顺序输入人名。
Nemo生成的RTTM文件中的说话人信息和Whisper转录的语音信息需要一一对应。
由于存在一定的误差，我们使用最近交集和覆盖率算法来计算说话人和文字的匹配度。
Azure OpenAI ChatGPT 总结
在这一步中，说话人和文字将被输入ChatGPT进行总结。
需要注意的是，ChatGPT的上下文长度有限制，而不同模型的费用也不同。
我们建议使用gpt-3.5-turbo-16k模型。
如果音视频内容超过最大token数，程序会发出警告，请自行进行调整。
上传总结内容
最后，将生成的总结内容上传到kintone，包括相应的标题和总结。
