Whisper开源免费的语音识别：OpenAI如何用AI改变字幕制作与语音理解的未来！

OpenAI的Whisper语音识别系统的用途广泛且强大，主要包括但不限于以下几点：

1. 会议和讲座记录转写：Whisper可以帮助学生和职场人士快速将会议、讲座或课堂的录音转换成文字稿，便于复习、整理笔记或分享内容。
2. 视频字幕生成：对于电影和电视节目爱好者，Whisper能够自动为没有字幕的视频内容生成字幕，极大地方便了观看体验，无需依赖外部字幕组。
3. 外语学习辅助：对于外语学习者，Whisper能翻译发音练习录音，让学习者能够自我检查口语发音的准确度，有效提升语言学习效率。
4. 跨语言交流：凭借其多语言支持能力，Whisper在国际交流、跨国会议场景中可作为实时翻译工具，促进不同语言使用者之间的沟通。
5. 媒体制作与后期编辑：媒体制作人员可以利用Whisper快速为音频素材添加时间同步的字幕，加速视频内容的后期制作流程。
6. 辅助技术应用：对于有听力障碍的人士，Whisper可以实现实时语音转文字的功能，作为辅助听力设备的一部分，帮助他们更好地理解周围环境中的对话。
7. 智能家居与车载系统：集成Whisper的智能家居和汽车语音控制系统可以更准确地理解用户的语音指令，提升交互体验。
8. 客户服务与呼叫中心：企业可以使用Whisper来自动化电话录音的转写，分析客户反馈，优化服务流程，或用于质量控制和培训。

综上所述，Whisper的应用场景覆盖教育、娱乐、国际交流、创作、辅助技术、日常生活等多个领域，其高效的语音识别和转写能力为用户提供了极大的便利。

安装OpenAI的Whisper语音识别模型及其相关依赖，通常需要遵循以下步骤和满足一些基本条件。请注意，随着时间推移，软件包和依赖可能有所更新，但以下是基于你提供的信息和一般指导原则的安装指南：

安装的基本条件

1. 操作系统: 支持Windows、Linux、macOS等操作系统。
2. Python环境: 需要Python 3.8或更高版本，推荐3.8-3.10.
3. pip: 确保你的Python环境中安装了pip，这是Python的包管理器。
4. 虚拟环境（可选但推荐）: 使用虚拟环境可以帮助隔离项目依赖，避免版本冲突。
5. FFmpeg: 用于处理音频文件的工具，Whisper依赖它来读取和处理音频数据。
6. PyTorch: Whisper是基于PyTorch构建的，因此需要安装PyTorch。
7. GPU支持（可选）: 如果你有NVIDIA GPU，并希望利用GPU加速训练或推理，确保安装了合适的CUDA和cuDNN版本。

安装步骤

1. 创建虚拟环境（可选）

conda create -n whisper python=3.8
conda activate whisper

2. 安装PyTorch

根据你的系统配置，访问PyTorch官网获取适合的安装命令。选择合适的PyTorch版本进行安装，包括是否启用CUDA支持。

3. 安装FFmpeg

你可以通过系统包管理器（如Ubuntu的

apt-get

或macOS的

brew

）安装FFmpeg，或者使用pip安装

ffmpeg-python

，但确保系统路径中包含了FFmpeg的可执行文件。

或百度网盘的分享下载链接：百度网盘 请输入提取码 提取码：vndu 。

下载完后找到文件的目录，有一个叫bin的文件夹, 如C:\ffmpeg-7.0-essentials_build\bin，

将解压后的这个目录添加到系统的 PATH 环境变量中。可以在控制面板中的 "系统和安全" -> "系统" -> "高级系统设置" -> "环境变量" 中设置。

使用pip安装ffmpeg-python.

pip install ffmpeg-python

4. 安装Whisper

可以直接通过pip安装Whisper：

pip install -U openai-whisper

或者从GitHub仓库安装最新版本：

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git

5. 验证安装

安装完成后，可以通过运行简单的命令来验证Whisper是否安装成功：

python -c "import whisper; print(whisper.__version__)"

如果安装无误，这将输出安装的Whisper版本号。

请根据实际情况调整上述步骤，特别是PyTorch和FFmpeg的安装步骤，因为具体操作可能会因操作系统和硬件配置的不同而有所变化。

使用OpenAI的Whisper进行语音识别非常直接。一旦你按照之前的步骤成功安装了Whisper，就可以开始使用它来进行语音到文本的转换、翻译等任务。以下是一个基础的使用示例，展示如何将一个音频文件转换成文本。

基础使用示例

假设你有一个名为

audio.mp3

的音频文件，你想将其转换为英文文本。首先，你需要导入

whisper

库，并使用其提供的函数来加载模型和处理音频。

from whisper import load_model, transcribe

*# 加载Whisper模型，默认加载的是"base"模型，你可以根据需要选择其他大小的模型，如"small", "medium", "large"*
model = load_model("medium")*# 转录音频文件*
result = transcribe("audio.mp3")

*# 打印转录后的文本*print(result["text"])

在这个例子中，

load_model

函数用于加载Whisper模型，我们使用了默认的"base"模型。如果你有特定需求，如更高的准确率或对计算资源有限制，可以选择其他模型大小。

transcribe

函数负责处理音频文件并返回一个字典，其中包含了转录的文本和其他元数据（如音频的时长信息等）。

第一次使用时，会自动下载相应的模型文件，下面是官方的模型文件以及大小，我的电脑是6g的显存，除了large无法使用外，其他都没问题，模型越大，识别的精确的就越高，识别的速度也会越慢，一般base的模型就足够了。
SizeParametersEnglish-only modelMultilingual modelRequired VRAMRelative speedtiny39 M

tiny.en

tiny

1 GB32xbase74 M

base.en

base

1 GB16xsmall244 M

small.en

small

2 GB6xmedium769 M

medium.en

medium

5 GB2xlarge1550 MN/A

large

~10 GB1x

高级使用

Whisper还支持更多高级功能，例如指定语言、调整采样率、实时处理音频流等。以下是一些高级用法的例子：

• 指定语言识别：如果你知道音频的源语言，指定它可以提高转录的准确性。

1result = transcribe("audio.mp3", language="zh")

• 调整模型大小：根据可用资源选择模型大小。

1model = load_model("large")  *# 使用更大的模型以获得更高的准确率*

• 实时处理：虽然Whisper原生库主要针对离线处理设计，但你可以在连续的音频片段上多次调用transcribe来模拟实时转录。

注意事项

• 性能与资源：较大的模型（如"large"）提供更高的准确率，但同时需要更多的计算资源和内存。
• 音频格式：确保音频文件格式兼容，Whisper支持多种格式，但使用前最好先检查音频的质量和格式。
• 错误处理：实际使用中应加入异常处理逻辑，以应对文件不存在、模型加载失败等情况。

我的个人博客原文：https://luguode.top/archives/2024_5_6/66382f5e0d296.html