Whisper

Cài Đặt Môi Trường Và Whisper

Cài Python và thư viện Whisper (hoặc bản tối ưu faster-whisper) vào máy hoặc server.

Chạy `pip install openai-whisper` hoặc `pip install faster-whisper` để có tốc độ xử lý nhanh hơn trên CPU.

Nếu có GPU, cài thêm PyTorch bản hỗ trợ CUDA để tăng tốc độ xử lý đáng kể so với chạy CPU.

Chọn Kích Thước Model Phù Hợp

Cân nhắc giữa tốc độ và độ chính xác để chọn kích thước model phù hợp với hạ tầng hiện có.

Dùng model 'medium' hoặc 'large-v3' cho tiếng Việt vì độ chính xác cao hơn đáng kể so với 'base' hoặc 'small'.

Model 'large-v3' cho độ chính xác tiếng Việt tốt nhất nhưng cần ít nhất 10GB VRAM để chạy mượt.

Chạy Phiên Âm File Ghi Âm

Chạy lệnh phiên âm với file audio đầu vào, chỉ định rõ ngôn ngữ là tiếng Việt.

Chạy `whisper file-ghi-am.mp3 --model large-v3 --language vi --output_format srt`.

Chỉ định rõ `--language vi` giúp tăng tốc độ và độ chính xác, tránh Whisper tự đoán sai ngôn ngữ.

Hậu Xử Lý Dấu Câu Và Định Dạng

Rà soát lại văn bản kết quả để sửa dấu câu, xuống dòng cho dễ đọc hơn.

Mở file kết quả (.srt hoặc .txt), rà soát nhanh các đoạn dấu câu chưa chuẩn hoặc từ chuyên ngành bị nhận sai.

Với thuật ngữ chuyên ngành hay bị nhận sai lặp lại, lập một bảng tìm-thay để xử lý hàng loạt bằng script thay vì sửa tay từng file.

Tích Hợp Vào Quy Trình Xử Lý Hàng Loạt

Viết script tự động xử lý nhiều file audio cùng lúc để dùng lâu dài trong quy trình nội bộ.

Viết vòng lặp Python duyệt qua thư mục chứa file audio, gọi Whisper cho từng file và lưu kết quả vào thư mục output tương ứng.

Chạy xử lý hàng loạt vào ban đêm hoặc giờ thấp điểm nếu xử lý trên server dùng chung với các tác vụ khác.