Сравнение Vosk и Whisper14.05.2024 00:15

Вступление

Доброго времени суток Хабр. Меня зовут Андрей, я занимаюсь разного толка разработкой на C#, сегодня я предлагаю сравнить Vosk и Whisper.

Начало

Перед непосредственным началом сравнения хотелось бы добавить немного контекста и в целом объяснить «что, почему и как», поэтому начнем немного «из далека».

Темы преобразования текста в речь (TTS) и обратного преобразования (STT) сейчас весьма актуальны, особенно если учитывать набирающую обороты популярность нейросетей, в которых оные активно используются, да и сам принцип этих преобразований, в современных решениях, основан как раз таки на нейросетях. А явная тенденция стремительного развития нейросетей, и всего, что с ними связано, за последние пару лет — обосновывает эту актуальность.

И Vosk и Whisper выполняют одну глобальную цель — преобразование речи в текст (STT), для дальнейшей работы с последним. Более подробно про Vosk и Whisper можно почитать тут и тут.

Это разные проекты, несмотря на одну цель, у них разные возможности «из коробки», но тем не менее — в этой статье я постарался их таки сравнить, показать, что у кого есть, кто что имеет и умеет и самое главное — постараться помочь в выборе между ними!

Так как я занимаюсь разработкой на C#, то сравнение между Vosk и Whisper будет в рамках проектов whisper.net (на основе whisper.cpp) для Whispera и vosk-api (на основе kaldi) для Vosk. Все используемые модели для обоих проектов я разворачивал и запускал локально, обработку производил только на процессоре, поэтому тесты и выводы будут только в рамках запуска и обработки на процессоре.

Что Vosk, что Whisper — могут работать и на видеокарте, и в принципе все эти преобразователи речи в текст (или обратно) стараются запускать именно на видеокарте, так как это дает совершенно другие стрости нежели запуск на процессоре, НО…

с Vosk возникли некоторые проблемы (так и не удалось собрать проект из исходников и скомпилировать под использование на видеокарте, может позже разберусь, если поможет кто), а у Whisper в принципе все удалось и возможно в следующий раз я сделаю тест между Vosk и Whisper, но уже на видеокарте.

На этом контекста думаю достаточно.

Модели

Что Vosk, что Whisper для своей работы используют модели. Это некие специально натренированные нейросети, которые и занимаются обработкой и преобразованием речи в текст.

У Vosk, глобально, существуют всего два вида моделей (big и small), а у Whisper их прям широкий выбор (tiny, base, smal, medium, large). Я специально не указывал остальные виды и версии моделей Whisper, так как их прям реально много.

Так же стоит отметить, что у Whisper модель сразу определяет пунктуацию и заглавные буквы, нежели чем у Vosk. В Vosk для пунктуации надо использовать специальную модель, в этом между моделями Vosk и Whisper принципиальное отличие. Еще стоит упомянуть и то, что модели Whisper могут быть под английский язык, тогда в названии есть «en», либо могут быть мультиязычными. У Vosk в этом плане каждая модель заточена под определенный язык.

Продолжаем про модели.

Чем больше используемая модель, тем точнее, в теории, она преобразует речь в текст и тем медленней она работает, а так же больше занимает ресурсов (место на диске и место в памяти) компьютера.

Дабы постараться уровнять условия, я использовал у Vosk модели:

Взяты отсюда

И примерно соответствующие им модели Whisper:

• ggml-base.bin

• ggml-medium.bin

• ggml-large-v3.bin

Взяты отсюда

Требования к исходному аудиофайлу

Аудио файлы, что подаются «на вход» преобразователей текста в речь, должны соответвовать определённым требованиям.

Для Vosk и Whisper это:

• wav формат аудиофайла

• моно канал

• 16000 Гц частота дискретизации

• 16 бит динамический диапазон

• продолжительность не более 30 секунд

Насчет некоторых пунктов стоит сделать небольшое пояснение. Vosk может работать и на большей частоте дискретизации (субъективно это дает лучшее распознавание, но прям сознательно не проверял), но у Whisper это 16000 Гц. Whisper может работать на глубине динамического диапазона 8 бит и 32 бита, но у Vosk это только 16 бит.

Так же хочу остановиться и подробнее рассказать о последнем пункте. Насколько я понял, у Whisper аудио файл не может быть продолжительней 30 секунд. Если превысить это значение, то контекст начнется заново (он как бы переполнится) и распознаваться будет звук (слова в аудио файле), что идет дальше, без учета всего предыдущего.

Это связано с размером контекстного окна нейронной сети (в любой модели Whisper), которая лежит в основе. Более подробно об этом можно почитать тут и тут. К слову, вторая ссылка это обсуждения в рамках проекта Whisper Fast, что является перспективным развитием Whisper, но сейчас не об этом.

В целом, изначальное применение Whisper (за Vosk не знаю, но думаю что тоже, хотя он и лишен данного 30 секундного недуга) — это потоковое распознавание, и отсюда такие вот ограничения и особенности. Хотя могу и ошибаться.

Сравнение

Для сравнения были созданы аудио файл, который будет подаваться на вход Vosk и Whisper и соответвующий ему эталонный текстовый файл. Текстовый файл нужен для определения качества работы Vosk и Whisper по метрике WER. Если кратко, то сгенерированный текст (а именно — слова) с выхода STT сверяется с эталонным текстовым файлом и по WER определяется насколько хорошо отработал либо Vosk, либо Whisper.

К данному способу проверки качества работы STT несомненно есть вопросы и лично я бы прям сильно не «убивался» по каждой 0,01% его значения, но тем не менее — нам же нужно как то оценивать качество преобразования? Поэтому и была выбрана эта метрика, которая «по классике» используется в таких случаях, но допускаю, что есть что то лучше и точнее. Так или иначе — некую оценку она дает, а нам, в рамках этой, не очень глубокой, статьи, большего и не надо.

Аудиофайл соответствует всем, ранее указанным, требованиям и имеет продолжительность 29 секунд. Далее аудиофайл был поделен на 5-ти, 10-ти и 20-ти секундные варианты, так же как и эталонный текстовый файл. И каждый такой вариант был пропущен через 3 модели каждого из проектов.

Таким образом, мы имеем:

• 5-ти секундный аудио файл и эталонный текстовый (полностью соответствующим этому 5-ти секундному аудио файлу) файл

• 10-ти секундный аудиофайл и эталонный текстовый (полностью соответствующим этому 10-ти секундному аудио файлу) файл

• 15-ти секундный аудиофайл и эталонный текстовый (полностью соответствующим этому 15-ти секундному аудио файлу) файл

• 29-ти секундный аудиофайл и эталонный текстовый (полностью соответствующим этому 29-ти секундному аудио файлу) файл

Аудио файлы подаются на вход преобразователей Whisper и Vosk, в результате работы которых, мы получаем текст, который сравниваем (по метрике WER) с эталонным текстом из текстового файла.

Так же для оценки работы Vosk и Whisper будет использоваться такой параметр как время их обработки (Time).

Талица результатов сравнения:

Выводы

По результатам вывод вполне очевиден, но я ни к чему не призываю!)))

И для полноты картины добавлю еще немного контекста, который, возможно что, что то прояснит.

Очевидно что скорость распознавания у Vosk выше, причем примерно на порядок (!), а иногда даже больше, чем у Whisper, при этом качество/точность тоже лучше!

Тут стоит сделать несколько уточнений и оговорок:

• В данном сравнении было обычное распознавание, а не стриминговое. Хотя вполне возможно, что там будет такая же «картина».

• Сильная разница во времени загрузки моделей. Средняя или большая модель Vosk загружается около 2–3 минут (да, это происходит один раз при инициализации, но все же). Whisper в этом плане значительно быстрее и даже самая большая модель загружается в течении нескольких секунд.

• У Vosk любая модель полностью грузится в оперативную память и занимает в ней размер модели на диске + примерно 30–50% от этого размера. Например, модель model-ru-0.42, размером в 3,5 Гб на диске, будет занимать около 5,5 Гб оперативной памяти. Whisper, в этом плане, в памяти держит ровно тот размер, что модель занимает на диске или даже чуть меньше. Например, модель ggml-large-v3.bin, размером в 3 Гб на диске, в памяти занимает столько же или даже чуть меньше. Именно в связи с этим, на мой взгляд, такая и существенная разница в скорости обработки между этими STT.

• Whisper, в момент работы/распознавания загружает процессор примерно на 16–20%, Vosk загружает на 5–8%. Потребляемая оперативная память не повышается ни у Vosk, ни у Whisper.

• «За кадром», я сделал проверку Whisper на модели ggml-tiny.bin и получил практически те же самые результаты, что и для ggml-base.bin

• Возможно я не до конца разобрался в проектах whisper.net (на основе whisper.cpp) для Whispera и vosk-api (на основе kaldi) для Vosk и там надо что то «докрутить-довертеть» и результаты будут совершенно другими.

• По мимо перевода речи в текст Whisper имеет встроенную функцию перевода текста на другой язык, этого нет у Vosk.

• У Vosk есть модель vosk‑model‑spk-0.4, которая, является многоязыковой. Как написано в самом Vosk — »…это модель распознавания говорящего». Как ей пользоваться я нашел лишь на примерах на Python. И как я понял — до распознавания голоса нужно сделать векторный слепок (эмбеддинг) эталонного голоса и его можно будет потом сравнивать с векторным слепком, который отправляется при каждом ответе Vosk. Сверка идет по косинусному расстоянию и в его результате можно довольно точно определить говорящего. Сам я не пробовал, но возможность явно крутая.

Да, проверка на одном, хоть и поделенном, статичном исходнике — «такое себе» сравнение. Тут не спорю, но некое понимание мы все равно получили. Именно поэтому в планах сделать два (для большой и маленькой модели) Telegram бота, которые позволят «в живую» оценить работу Vosk и Whisper. Это будет и наглядней и лишено некой синтетики!

P.S.

Говорю сразу — Alpha Cephei мне не «занесла», а могла бы, и это сравнение ни в коем случае не реклама (по крайней мере не целенаправленная) их творения — Vosk. У них есть своя таблица результатов, причем весьма свежая. Верить ей или нет (как и моему сравнению) — выбор каждого.

Более того, Alpha Cephei те еще «жуки»! У них есть свежие (вроде как) модели на HF, но они само собой не подходят под ту версию Vosk, что есть в открытом доступе! А новой версии Vosk нет, и как я понимаю, не будет!)))

Возможно, что кому то будет интересны характеристики компьютера, на котором проводились сравнения из статьи. Поэтому привожу их:
Процессор: Xeon E5 2699V3 (18 ядер, 36 потоков), мат плата: F8×99, оперативная память: 32Гб (DDR4, 2133МГц, 4-х канал), диск: P400 EVO PCIE 4.0 1TB.

Статья вышла весьма поверхностной и возможно однобокой, но свою цель — «дать пищу для размышления и примерный ориентир, при выборе конкретных решений, для конкретных целей и условий», она выполнила, хотя и осталось «куда копать» и что проверять.

© Habrahabr.ru