Как запустить Vosk на GPU?

Вопрос или проблема

C:\Users\user\PycharmProjects\vosk-test\.venv\Scripts\python.exe C:\Users\user\PycharmProjects\vosk-test\main.py 
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\user\PycharmProjects\vosk-test\main.py", line 16, in <module>
    model = BatchModel("vosk-model-en-us-0.42-gigaspeech")
            ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "C:\Users\user\PycharmProjects\vosk-test\.venv\Lib\site-packages\vosk\__init__.py", line 243, in __init__
    raise Exception("Не удалось создать модель")
Exception: Не удалось создать модель

Процесс завершён с кодом выхода 1

Ответ или решение

Чтобы запустить Vosk на GPU с использованием Python, необходимо выполнить несколько шагов. Vosk предоставляет возможность ускоренного распознавания речи с помощью графических процессоров, однако это требует предварительной настройки окружения и правильной конфигурации. Давайте рассмотрим процесс более подробно.

1. Установка необходимых зависимостей

Для начала убедитесь, что у вас установлены все необходимые зависимости. Основные требования включают:

• Python 3.6 или выше: Убедитесь, что версия Python актуальна.
• CUDA: Загрузите и установите подходящую версию CUDA для вашего графического процессора. Проверьте совместимость CUDA с вашей моделью GPU на сайте NVIDIA.
• cuDNN: Этот компонент нужен для эффективной работы с CUDA. Установите подходящую версию cuDNN, совместимую с вашей версией CUDA.

2. Установка библиотеки Vosk

Установите библиотеку Vosk, если вы этого еще не сделали. Для этого выполните следующие команды в терминале вашей среды разработки:

pip install vosk

Убедитесь, что вы используете виртуальное окружение для работы над вашим проектом.

3. Загрузка и установка модели

Скачайте модель распознавания речи. В вашем случае вы упомянули использование модели vosk-model-en-us-0.42-gigaspeech. Убедитесь, что она загружена правильным образом. Например, вы можете скачать модель напрямую из репозитория Vosk.

Когда модель скачена, разархивируйте её в каталог вашего проекта. Пример структуры каталогов:

/vosk-test
|-- /vosk-model-en-us-0.42-gigaspeech
|-- main.py

4. Проверка конфигурации

В коде, который вы упомянули, возможно, ошибка связана с неправильным указанием пути к модели. Проверьте, правильно ли указан путь к модели в строке:

model = BatchModel("vosk-model-en-us-0.42-gigaspeech")

Если модель находится в подкаталоге, убедитесь, что путь указывается полностью и корректно.

5. Использование GPU

Для использования GPU необходимо дополнительно настроить TensorFlow или другую библиотеку машинного обучения. Добавьте следующие строки в ваш код, чтобы убедиться, что TensorFlow распознает и использует GPU:

import tensorflow as tf

# Настройки для использования GPU
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if physical_devices:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
else:
    print("GPU не найден. Используется CPU.")

6. Запуск кода

Теперь, когда все зависимости установлены и сконфигурированы, запустите ваш скрипт:

python main.py

Убедитесь, что у вас нет опечаток в именах файлов и путях, так как это может вызвать ошибки при запуске.

7. Отладка ошибок

Если ошибка Failed to create a model будет продолжать возникать, проверьте следующие моменты:

• Убедитесь, что модель действительно была разархивирована и доступна по указанному пути.
• Проверьте наличие прав доступа к папке, где расположена модель.
• Убедитесь, что используемая версия Vosk поддерживает вашу версию библиотеки машинного обучения.

Заключение

Следуя данному руководству, вы сможете настроить и запустить Vosk на GPU. Не забывайте, что корректная установка всех компонентов и библиотек является ключом к успешной работе с Vosk. Если будут возникать дополнительные вопросы или проблемы, рекомендуется обратиться к документации Vosk или сообществу разработчиков.