如何本地搭建 Whisper 语音识别模型？一文解决

Whisper 是 OpenAI 开发的强大语音识别模型，适用于多种语言的语音转文字任务。要在本地搭建 Whisper 模型，需要完成以下几个步骤，确保模型在你的设备上顺利运行。

1. 准备环境

首先，确保你的系统上安装了 Python（版本 3.8 到 3.11 之间）。此外，还需要安装 PyTorch，这是 Whisper 依赖的深度学习框架。

2. 安装 Whisper

在命令行中运行以下命令来安装 Whisper 和其依赖项：

pip install openai-whisper

如果你有多个版本的 Python，可能需要使用以下命令：

pip3 install openai-whisper

对于 Linux 用户，如果遇到权限问题，可以尝试：

sudo pip3 install openai-whisper

Whisper 的安装需要依赖一些额外的工具，例如 FFmpeg，用于处理音频文件。你可以根据操作系统通过以下方式安装：

• Ubuntu/Debian: sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

• MacOS: brew install ffmpeg

• Windows: choco install ffmpeg 或 scoop install ffmpeg

3. 使用 Whisper 进行语音转文字

安装完成后，你可以通过 Python 代码加载并使用 Whisper 模型。例如，使用以下代码进行简单的音频转录：

import whisper

model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])

此代码将加载“base”模型并对 audio.mp3 文件进行转录。Whisper 提供了多种模型，从 “tiny” 到 “large”，你可以根据需求选择不同大小的模型，平衡速度和精度。

4. 进阶使用

Whisper 还支持多语言的识别与翻译。如果需要识别非英语的语音或将其翻译成英语，可以使用以下命令：

whisper audio.wav --language Japanese --task translate

对于复杂任务，你可以深入挖掘 Whisper 的低级 API。例如，可以检测音频的语言并获取详细的转录信息：

audio = whisper.load_audio("audio.mp3")
mel = whisper.log_mel_spectrogram(audio).to(model.device)
_, probs = model.detect_language(mel)
print(f"Detected language: {max(probs, key=probs.get)}")

5. 常见问题

在安装和使用 Whisper 过程中，可能会遇到依赖安装问题，特别是在处理不同操作系统时。如果遇到 Rust 相关的安装错误，确保 Rust 已正确安装，并根据需要调整 PATH 环境变量。

通过这些步骤，你应该能够在本地成功搭建和使用 Whisper 语音识别模型。它为多语言语音识别和翻译任务提供了强大的支持，非常适合需要处理语音数据的开发者和研究人员。

参考资料：

• Whisper 的官方安装说明和使用指南

• PyTorch 官方文档

• FFmpeg 安装指南  .