搭建Whisper本地语音识别系统

Whisper是由OpenAI开辟的一款强大的语音识别模子，能够高效地将语音转换为文本。本文将逐步先容如安在本地搭建Whisper语音识别系统，使你能够轻松地进行语音识别使命。

环境预备

在开始安装和设置Whisper之前，你必要确保你的计算机满足以下根本条件：

• Python 3.7及以上版本
  
• CUDA支持的GPU（可选但保举，以提升模子的运行速率）
  
• Git
  

步骤1：安装Python及相关依赖

起首，确认你的系统中已安装Python 3.7及以上版本。假如没有，请自行安装。保举使用Miniconda来管理Python环境。

• 激活虚拟环境：
  
  1. conda activate whisper-env

  复制代码

步骤2：安装PyTorch

Whisper依赖于PyTorch，因此必要先安装它。选择合适的安装命令，具体可以参考PyTorch官网，例如对于使用CUDA的安装命令如下：

1. pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

复制代码

假如不使用GPU，可以直接使用以下命令：

1. pip install torch torchvision torchaudio

复制代码

步骤3：安装Whisper

打开终端并运行以下命令来克隆和安装Whisper：

• 克隆Whisper的GitHub堆栈：
  
  1. git clone https://github.com/openai/whisper.git

  复制代码
• 进入Whisper目录：
  
  1. cd whisper

  复制代码
• 安装Whisper所需的Python包依赖：
  
  1. pip install -e .

  复制代码

步骤4：安装FFmpeg

Whisper依赖于FFmpeg进行音频处置惩罚，因此必要确保已安装FFmpeg。
在macOS上：

1. brew install ffmpeg

复制代码

在Ubuntu上：

1. sudo apt update
2. sudo apt install ffmpeg

复制代码

在Windows上，可以从FFmpeg官网下载并设置路径。
步骤5：运行Whisper

完成上述步骤后，你就可以运行Whisper进行语音转文本使命了。
我们提供一个简朴的例子，假设你有一个名为audio.mp3的音频文件：

• 在终端中运行以下命令：
  1. whisper audio.mp3 --model small

  复制代码

其中，--model small表示使用小型模子，你也可以选择其他模子（如tiny, base, medium, large）以获得不同的性能和准确性。
测试Whisper

为了确保一切设置正确，可以运行以下简朴Python脚本来测试Whisper：

1. import whisper
3. # 加载模型
4. model = whisper.load_model("small")
6. # 转录音频
7. result = model.transcribe("audio.mp3")
9. # 打印转录结果
10. print(result["text"])

复制代码

将上述代码保存为test_whisper.py，然后在终端中运行：

1. python test_whisper.py

复制代码

假如一切顺利，应该会在终端中看到音频文件的转录文本。
总结

通过上述步骤，你已经成功在本地搭建了一个Whisper语音识别系统。你可以进一步根据必要自界说和扩展这一系统，以满足更多复杂的应用场景。祝你使用愉快！
如有任何问题，请参考Whisper官方GitHub堆栈获取更多资助。

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