本地搭建 Whisper 语音识别模型

Whisper 是由 OpenAI 开发的一款强大的语音识别模型，具有出色的多语言处理能力。搭建和使用 Whisper 模型可以帮助您将音频内容转换为文本，这在语音转写、语音助手、字幕生成等应用中都具有广泛的用途。本指南将对如何在本地环境中搭建 Whisper 语音识别模型进行详细的说明，并通过实例演示使您更容易理解和应用。

2. 准备工作

2.1 硬件要求

• 处理器：最低双核 CPU，推荐四核以上。
• 内存：至少 8GB RAM，推荐 16GB RAM。
• 存储：足够的硬盘空间，用于安装软件和存储模型及音频数据，建议至少 10GB 可用空间。
• GPU（可选）：如果使用 GPU 加速，建议 NVIDIA GPU，需安装 CUDA。

2.2 软件要求

• 操作系统：Windows 10 或 Linux（如 Ubuntu）。
• Python：建议使用 Python 3.8 以上版本。
• Git：用于克隆代码库。
• ffmpeg：用于处理音频文件。

3. 安装 Python 环境

如果您的系统尚未安装 Python，可以遵循如下步骤：

Windows

1. 访问 Python 官网 下载并安装最新版本的 Python。
2. 在安装过程中，勾选 “Add Python to PATH” 选项。

Linux

在终端中输入以下命令安装 Python：

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

4. 下载 Whisper 模型

4.1 了解 Whisper 模型

Whisper 是一个预训练的语音识别模型，支持多种语言，适用于各种音频数据的转录。它生成的文本输出比其他模型更完整，适合用于实时识别和音频转写。

4.2 安装依赖项

使用以下命令安装 Whisper 及其依赖项：

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
pip install torch torchvision torchaudio
pip install ffmpeg-python

安装过程可能需要几分钟，请耐心等待。确保您的网络连接稳定，以便顺利下载所需的库。

5. 使用 Whisper 进行语音识别

5.1 识别音频文件

准备好后，您可以使用 Whisper 对音频文件进行识别。

创建一个新的 Python 文件，命名为 transcribe.py，并在其中添加以下代码：

import whisper# 加载 Whisper 模型
model = whisper.load_model("base") # 可以选择 "tiny", "base", "small", "medium", "large"# 加载和转录音频
def transcribe_audio(file_path):
audio = whisper.load_audio(file_path)
audio = whisper.pad_or_trim(audio)
mel = whisper.log_mel_spectrogram(audio).to(model.device)# 检测语言
_, probs = model.detect_language(mel)
print(f"Detected language: {max(probs, key=probs.get)}")# 转录音频
result = model.transcribe(file_path)
return result["text"]if __name__ == "__main__":
audio_file = "your_audio_file.wav" # 替换为你的音频文件路径
transcription = transcribe_audio(audio_file)
print("Transcription:", transcription)

5.2 实时语音识别

Whisper 还可以用于实时语音识别，您可以使用库 sounddevice 来捕获音频并将其转写。

安装 sounddevice：

pip install sounddevice numpy

在 transcribe.py 中添加实时识别功能：

import sounddevice as sd
import numpy as np
import queue# 设置音频参数
SAMPLE_RATE = 16000
DURATION = 10 # 时间限制q = queue.Queue()def callback(indata, frames, time, status):
q.put(indata.copy())# 实时识别音频
def real_time_transcribe():
with sd.InputStream(samplerate=SAMPLE_RATE, channels=1, callback=callback):
print("Recording...")
sd.sleep(DURATION * 1000) # 记录指定时间
print("Recording stopped.")audio_data = np.concatenate(list(q.queue))
audio = whisper.pad_or_trim(audio_data.flatten())
mel = whisper.log_mel_spectrogram(audio).to(model.device)# 转录音频
result = model.transcribe(mel)return result["text"]if __name__ == "__main__":
transcription = real_time_transcribe()
print("Transcription:", transcription)

6. 实际操作案例

6.1 音频文件的准备

我们需要准备一些音频文件进行测试，可以使用自己的录音，或者从网上下载一些公开的音频文件。建议使用 WAV 格式的高质量录音。

例如，可以使用 Free Music Archive 或 LibriVox 下载一些公共领域的音频文件。

6.2 使用 Whisper 识别音频

1. 将准备好的音频文件放在与 transcribe.py 相同的目录中。
2. 打开终端，导航到项目目录，运行以下命令：

python transcribe.py

1. 您将看到输出的转录文本在控制台中打印出来。

7. 常见问题解答

7.1 为什么模型加载缓慢？

Whisper 模型文件较大，加载时间取决于您的计算机性能。可以使用较小的模型（例如 tiny 或 base）来缩短加载时间，但可能会影响识别精度。

7.2 识别的文本不正确，怎么办？

影响识别准确度的因素多种多样，包括音频质量、说话人的口音、背景噪声等。确保使用高质量的音频文件并对音频进行适当的预处理，可以提高识别的准确性。

7.3 如何处理不同格式的音频？

Whisper 支持多种音频格式（如 WAV, MP3）。确保您的音频文件经过适当的解码和处理。如果使用 FFmpeg，可以使用以下命令将文件转换为 WAV 格式：

ffmpeg -i input.mp3 output.wav

通过本指南，您已经成功地在本地搭建了 Whisper 语音识别模型，并学习了如何使用它进行音频转录和实时识别。Whisper 作为一个先进的语音识别工具，具有强大的功能和灵活性，非常适合各种应用场景。