audio: 输入文件的路径(或类似文件的对象)，或音频波形。language: 音频中的语言。应该是一个语言代码，如“en”或“fr”。如果未设置，则在音频的前30秒内检测语言。task: 要执行的任务(转录或翻译)。beam_size: 用于解码的beam大小。best_of: 采样时使用非零温度的候选数。patience: Beam搜索耐心因子。length_penalty: 指数长度惩罚常数。temperature: 采样的温度。它可以是温度元组，如果根据“compression_ratio_threshold”或“log_prob_threshold”失败，则会依次使用。compression_ratio_threshold: 如果gzip压缩比高于此值，则视为失败。log_prob_threshold: 如果对采样标记的平均对数概率低于此值，则视为失败。no_speech_threshold: 如果无话音概率高于此值，并且对采样标记的平均对数概率低于“log_prob_threshold”，则将该段视为静音。condition_on_previous_text: 如果为True，则将模型的前一个输出作为下一个窗口的提示提供;禁用可能会导致文本在窗口之间不一致，但模型不太容易陷入失败循环，比如重复循环或时间戳失去同步。initial_prompt: 为第一个窗口提供的可选文本字符串或词元id可迭代项。prefix: 为第一个窗口提供的可选文本前缀。suppress_blank: 在采样开始时抑制空白输出。suppress_tokens: 要抑制的标记ID列表。 -1 将抑制配置文件config.json中定义的默认符号集。without_timestamps: 仅对文本标记进行采样。max_initial_timestamp: 初始时间戳不能晚于此时间。word_timestamps: 使用交叉注意力模式和动态时间规整提取单词级时间戳，并在每个段的每个单词中包含时间戳。prepend_punctuations: 如果word_timestamps为True，则将这些标点符号与下一个单词合并。append_punctuations: 如果word_timestamps为True，则将这些标点符号与前一个单词合并。vad_filter: 启用语音活动检测(VAD)以过滤掉没有语音的音频部分。 此步骤使用Silero VAD模型https://github.com/snakers4/silero-vad。vad_parameters:Silero VAD参数的字典或VadOptions类(请参阅类“VadOptions”中的可用参数和默认值)。
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一个元组，包含:
- - 转录段的生成器
- - TranscriptionInfo的一个实例
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threshold: 语音阈值。Silero VAD为每个音频块输出语音概率，概率高于此值的认为是语音。最好对每个数据集单独调整此参数，但“懒散”的0.5对大多数数据集来说都非常好。 -
min_speech_duration_ms: 短于min_speech_duration_ms的最终语音块会被抛弃。 -
max_speech_duration_s: 语音块的最大持续时间(秒)。比max_speech_duration_s更长的块将在最后一个持续时间超过$100ms$ 的静音时间戳拆分(如果有的话)，以防止过度切割。否则，它们将在max_speech_duration_s之前强制拆分。 -
min_silence_duration_ms: 在每个语音块结束时等待min_silence_duration_ms再拆分它。 -
window_size_samples:window_size_samples大小的音频块被馈送到Silero VAD模型。警告！Silero VAD模型使用$16000$ 采样率训练得到$512$ ，$1024$，$1536$ 样本。其他值可能会影响模型性能! -
speech_pad_ms: 最终的语音块每边都由speech_pad_ms填充。
model_size_or_path: 使用的模型大小(tiny， tiny.en， base， base.en， small， small.en， medium， medium.en， large-v1 或 large-v2)，转换后的模型目录路径，或来自 Hugging Face Hub 的CTranslate2转换的Whisper模型 ID。当配置了大小或模型 ID 时，转换后的模型将从 Hugging Face Hub 下载。device: 转写设备 ("cpu"，"cuda"，"auto")。device_index: 要使用的设备ID。也可以通过传递ID列表(例如[0，1，2，3])在多GPU上加载模型。在这种情况下，当从多个Python线程调用transcribe()时，可以并行运行多个转录(参见num_workers)。compute_type: 计算类型。请参阅https://opennmt.net/CTranslate2/quantization.html。cpu_threads: 在CPU上运行时使用的线程数(默认为4)。非零值会覆盖OMP_NUM_THREADS环境变量。num_workers: 当从多个Python线程调用transcribe()时，具有多个工作线程可以在运行模型时实现真正的并行性(对self.model.generate()的并发调用将并行运行)。这可以以增加内存使用为代价提高整体吞吐量。download_root: 模型应该保存的目录。如果未设置，则模型将保存在标准 Hugging Face 缓存目录中。local_files_only: 如果为True，避免下载文件，并在本地缓存的文件存在时返回其路径。