python 使用Whisper模型进行语音翻译

目录

一、Whisper 是什么？

二、Whisper 的基本命令行用法

三、代码实践

四、是否保留Token标记

五、翻译长度问题

六、性能分析

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一、Whisper 是什么？

Whisper 是由 OpenAI 开源的一个自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）系统。它的主要特点是：

• 多语言支持：它本身就能识别几十种语言，包括中文。
• 多尺寸预训练模型：官方提供了 5 个不同大小的模型（tiny, base, small, medium, large），它们的体量和识别效果不同，可以根据硬件资源和需求来选择。
• 端到端（End-to-End）：基于 Transformer 架构，直接从音频特征（mel spectrogram）进行处理，无需繁琐的特征工程。

通常，你可以直接将 Whisper 当作一个“现成的”ASR 工具，用来把音频文件转成文本。如果想针对某些特定口音、方言或专业领域进