持续进化，快速转录，Faster-Whisper对视频进行双语字幕转录实践(Python3.10)

刘悦的技术博客2023-11-03 14:46

Faster-Whisper是Whisper开源后的第三方进化版本，它对原始的 Whisper 模型结构进行了改进和优化。这包括减少模型的层数、减少参数量、简化模型结构等，从而减少了计算量和内存消耗，提高了推理速度，与此同时，Faster-Whisper也改进了推理算法、优化计算过程、减少冗余计算等，用以提高模型的运行效率。

本次我们利用Faster-Whisper对日语视频进行双语(日语/国语)转录实践，看看效率如何。

构建Faster-Whisper转录环境

首先确保本地已经安装好Python3.10版本以上的开发环境，随后克隆项目：

复制代码 
git clone https://github.com/ycyy/faster-whisper-webui.git

进入项目的目录：

复制代码 
cd faster-whisper-webui

安装项目依赖：

复制代码 
pip3 install -r requirements.txt

这里需要注意的是，除了基础依赖，还得再装一下faster-whisper依赖：

复制代码 
pip3 install -r requirements-fasterWhisper.txt

如此，转录速度会更快。

模型的下载和配置

首先在项目的目录建立模型文件夹：

复制代码 
mkdir Models

faster-whisper项目内部已经整合了VAD算法，VAD是一种音频活动检测的算法，它可以准确的把音频中的每一句话分离开来，并且让whisper更精准的定位语音开始和结束的位置。

所有首先需要配置VAD模型：

复制代码 
git clone https://github.com/snakers4/silero-vad

然后将克隆下来的vad模型放入刚刚建立的Models文件夹中即可。

接着下载faster-whisper模型，下载地址：

复制代码 
https://huggingface.co/guillaumekln/faster-whisper-large-v2

这里建议只下载faster-whisper-large-v2模型，也就是大模型的第二版，因为faster-whisper本来就比whisper快，所以使用large模型优势就会更加的明显。

模型放入models文件夹的faster-whisper目录，最终目录结构如下：

复制代码 
models  
├─faster-whisper  
│  ├─large-v2  
└─silero-vad  
    ├─examples  
    │  ├─cpp  
    │  ├─microphone_and_webRTC_integration  
    │  └─pyaudio-streaming  
    ├─files  
    └─__pycache__

至此，模型就配置好了。

本地推理进行转录

现在，我们可以试一试faster-whisper的效果了，以「原神」神里绫华日语视频：《谁能拒绝一只蝴蝶忍呢？》为例子，原视频地址：

复制代码 
https://www.bilibili.com/video/BV1fG4y1b74e/

项目根目录运行命令：

复制代码 
python cli.py --model large-v2 --vad silero-vad --language Japanese --output_dir d:/whisper_model d:/Downloads/test.mp4

这里--model指定large-v2模型，--vad算法使用silero-vad，--language语言指定日语，输出目录为d:/whisper_model，转录视频是d:/Downloads/test.mp4。

程序输出：

复制代码 
D:\work\faster-whisper-webui>python cli.py --model large-v2 --vad silero-vad --language Japanese --output_dir d:/whisper_model d:/Downloads/test.mp4  
Using faster-whisper for Whisper  
[Auto parallel] Using GPU devices ['0'] and 8 CPU cores for VAD/transcription.  
Creating whisper container for faster-whisper  
Using parallel devices: ['0']  
Created Silerio model  
Parallel VAD: Executing chunk from 0 to 74.071224 on CPU device 0  
Loaded Silerio model from cache.  
Getting timestamps from audio file: d:/Downloads/test.mp4, start: 0, duration: 74.071224  
Processing VAD in chunk from 00:00.000 to 01:14.071  
C:\Users\zcxey\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1501: UserWarning: operator () profile_node %669 : int[] = prim::profile_ivalue(%667)  
 does not have profile information (Triggered internally at ..\third_party\nvfuser\csrc\graph_fuser.cpp:108.)  
  return forward_call(*args, **kwargs)  
VAD processing took 2.474104000022635 seconds  
Transcribing non-speech:  
[{'end': 75.071224, 'start': 0.0}]  
Parallel VAD processing took 8.857761900057085 seconds  
Device 0 (index 0) has 1 segments  
Using device 0  
(get_merged_timestamps) Using override timestamps of size 1  
Processing timestamps:  
[{'end': 75.071224, 'start': 0.0}]  
Running whisper from  00:00.000  to  01:15.071 , duration:  75.071224 expanded:  0 prompt:  None language:  None  
Loading faster whisper model large-v2 for device None  
WARNING: fp16 option is ignored by faster-whisper - use compute_type instead.  
[00:00:00.000->00:00:03.200] 稲妻神里流 太刀術免許開伝  
[00:00:03.200->00:00:04.500] 神里綾香  
[00:00:04.500->00:00:05.500] 参ります!  
[00:00:06.600->00:00:08.200] よろしくお願いします  
[00:00:08.200->00:00:12.600] こののどかな時間がもっと増えると嬉しいのですが  
[00:00:13.600->00:00:15.900] 私って欲張りですね  
[00:00:15.900->00:00:18.100] 神里家の宿命や  
[00:00:18.100->00:00:19.900] 社部業の重りは  
[00:00:19.900->00:00:23.600] お兄様が一人で背負うべきものではありません  
[00:00:23.600->00:00:27.700] 多くの方々が私を継承してくださるのは  
[00:00:27.700->00:00:30.900] 私を白鷺の姫君や  
[00:00:30.900->00:00:34.600] 社部業神里家の霊嬢として見ているからです  
[00:00:34.600->00:00:38.500] 彼らが継承しているのは私の立場であって  
[00:00:38.500->00:00:41.700] 綾香という一戸人とは関係ございません  
[00:00:41.700->00:00:43.400] 今の私は  
[00:00:43.400->00:00:47.300] 皆さんから信頼される人になりたいと思っています  
[00:00:47.300->00:00:49.700] その気持ちを鼓舞するものは  
[00:00:49.700->00:00:52.300] 肩にのしかかる銃石でも  
[00:00:52.300->00:00:54.800] 他人からの期待でもございません  
[00:00:54.800->00:00:56.700] あなたがすでに  
[00:00:56.800->00:00:58.800] そのようなお方だからです  
[00:00:58.800->00:01:00.500] 今から言うことは  
[00:01:00.500->00:01:03.900] 稲妻幕府社部業神里家の肩書きに  
[00:01:03.900->00:01:06.200] ふさわしくないものかもしれません  
[00:01:06.200->00:01:11.100] あなたは私のわがままを受け入れてくださる方だと信じています  
[00:01:11.100->00:01:12.500] 神里流  
[00:01:12.500->00:01:14.000] 壮烈  
Whisper took 22.232674299972132 seconds  
Parallel transcription took 31.472856600070372 seconds  
Max line width 80  
Closing parallel contexts  
Closing pool of 1 processes  
Closing pool of 8 processes

可以看到，1分14秒的视频，vad用了8秒，whisper用了22秒，转录一共用了31秒。

注意，这里只是用了whisper原版的算法，现在我们添加--whisper_implementation faster-whisper参数来使用faster-whisper改进后的算法：

复制代码 
python cli.py --whisper_implementation faster-whisper --model large-v2 --vad silero-vad --language Japanese --output_dir d:/whisper_model d:/Downloads/test.mp4

程序返回：

复制代码 
Running whisper from  00:00.000  to  01:15.071 , duration:  75.071224 expanded:  0 prompt:  None language:  None  
Loading faster whisper model large-v2 for device None  
WARNING: fp16 option is ignored by faster-whisper - use compute_type instead.  
[00:00:00.000->00:00:03.200] 稲妻神里流 太刀術免許開伝  
[00:00:03.200->00:00:04.500] 神里綾香  
[00:00:04.500->00:00:05.500] 参ります!  
[00:00:06.600->00:00:08.200] よろしくお願いします  
[00:00:08.200->00:00:12.600] こののどかな時間がもっと増えると嬉しいのですが  
[00:00:13.600->00:00:15.900] 私って欲張りですね  
[00:00:15.900->00:00:18.100] 神里家の宿命や  
[00:00:18.100->00:00:19.900] 社部業の重りは  
[00:00:19.900->00:00:23.600] お兄様が一人で背負うべきものではありません  
[00:00:23.600->00:00:27.700] 多くの方々が私を継承してくださるのは  
[00:00:27.700->00:00:30.900] 私を白鷺の姫君や  
[00:00:30.900->00:00:34.600] 社部業神里家の霊嬢として見ているからです  
[00:00:34.600->00:00:38.500] 彼らが継承しているのは私の立場であって  
[00:00:38.500->00:00:41.700] 綾香という一戸人とは関係ございません  
[00:00:41.700->00:00:43.400] 今の私は  
[00:00:43.400->00:00:47.300] 皆さんから信頼される人になりたいと思っています  
[00:00:47.300->00:00:49.700] その気持ちを鼓舞するものは  
[00:00:49.700->00:00:52.300] 肩にのしかかる銃石でも  
[00:00:52.300->00:00:54.800] 他人からの期待でもございません  
[00:00:54.800->00:00:56.700] あなたがすでに  
[00:00:56.800->00:00:58.800] そのようなお方だからです  
[00:00:58.800->00:01:00.500] 今から言うことは  
[00:01:00.500->00:01:03.900] 稲妻幕府社部業神里家の肩書きに  
[00:01:03.900->00:01:06.200] ふさわしくないものかもしれません  
[00:01:06.200->00:01:11.100] あなたは私のわがままを受け入れてくださる方だと信じています  
[00:01:11.100->00:01:12.500] 神里流  
[00:01:12.500->00:01:14.000] 壮烈  
Whisper took 10.779123099986464 seconds  
Parallel transcription took 11.567014200030826 seconds

大模型只用了10秒，这效率，绝了。

中文字幕

在以往的Whisper模型中，如果我们需要中文字幕，需要通过参数--task translate翻译成英文，然后再通过第三方的翻译接口将英文翻译成中文，再手动匹配字幕效果，比较麻烦。

现在，我们只需要将语言直接设置为中文即可，程序会进行自动翻译：

复制代码 
python cli.py --whisper_implementation faster-whisper --model large-v2 --vad silero-vad --language Chinese --output_dir d:/whisper_model d:/Downloads/test.mp4

这里的--language参数改为Chinese。

程序返回：

复制代码 
Running whisper from  00:00.000  to  01:15.071 , duration:  75.071224 expanded:  0 prompt:  None language:  None  
Loading faster whisper model large-v2 for device None  
WARNING: fp16 option is ignored by faster-whisper - use compute_type instead.  
[00:00:00.000->00:00:03.200] 稲妻神里流太刀術免許改練  
[00:00:03.200->00:00:04.400] 神里綾香  
[00:00:04.400->00:00:05.400] 來吧  
[00:00:06.600->00:00:08.200] 請多多指教  
[00:00:08.200->00:00:12.600] 希望能有更多的這段寂靜的時間  
[00:00:13.600->00:00:15.800] 我真是太有興趣了  
[00:00:15.800->00:00:20.000] 神里家的宿命和社部行的重量  
[00:00:20.000->00:00:23.600] 不應該由哥哥一個人承擔  
[00:00:23.600->00:00:27.400] 很多人都敬重我  
[00:00:27.600->00:00:28.800] 是因為他們把我視為  
[00:00:28.800->00:00:34.600] 神里家的宿命和社部行的重量  
[00:00:34.600->00:00:38.600] 他們敬重的是我的立場  
[00:00:38.600->00:00:41.800] 與我自己的身分無關  
[00:00:41.800->00:00:43.400] 現在的我  
[00:00:43.400->00:00:47.400] 是想成為大家信任的一個人  
[00:00:47.400->00:00:49.800] 那些敬重我的人  
[00:00:49.800->00:00:52.400] 無論是肩上的重石  
[00:00:52.400->00:00:54.800] 或是別人的機器  
[00:00:54.800->00:00:58.800] 都是因為你已經是這樣的一個人  
[00:00:58.800->00:01:00.400] 我現在要說的話  
[00:01:00.400->00:01:03.800] 可能不適合  
[00:01:03.800->00:01:06.200] 神里家的宿命和社部行  
[00:01:06.200->00:01:11.000] 但我相信你能接受我的自私  
[00:01:11.000->00:01:12.400] 神里流  
[00:01:12.400->00:01:14.000] 消滅  
Whisper took 18.85215839999728 seconds

字幕就已经是中文了，注意转录+翻译一共花了18秒，时间成本比直接转录要高。

双语字幕效果：

结语

由于 Faster-Whisper 的速度更快，它可以扩展到更多的应用领域，包括实时场景和大规模的数据处理任务。这使得 Faster-Whisper 在语音识别、自然语言处理、机器翻译、智能对话等领域中具有更广泛的应用潜力，当然了，更重要的是，当您的电脑里D盘中的爱情片还没有中文字幕时，您当然知道现在该做些什么了。

相关推荐
江边风声几秒前
PCB自动化收放板机 在薄板制程中的特殊取放策略——0.05mm芯板怎么稳抓不掉
人工智能·科技·自动化·制造·pcb工艺
zhiSiBuYu05173 分钟前
Python3 循环语句新手实战指南
python
ShirleyWang0124 分钟前
Day02 K3s NGF（Nginx Gateway Fabric）单 Worker 环境网关更新与故障处置 SOP
linux·服务器·python·k8s·k3s
ZDQNFU4 分钟前
ORM之SQLAlchemy教程
后端·python
lupai5 分钟前
汽车维保记录精准版 API 快速接入指南
大数据·人工智能·汽车
jeffzhengye12 分钟前
Claude-Real-Video：让 Claude 真正看懂视频，0 Token 成本
python·微信
橙臣程16 分钟前
深度学习4——损失计算
人工智能
IT知识分享19 分钟前
WebP转JPG开发经验：从格式解码到本地批量转换的实践
javascript·python·图片转换
王同学的AI学习日记23 分钟前
Qwen-Image-3.0技术实测：文字渲染、长上下文与多场景能力深度评测
大数据·人工智能·ai·开源
wuhanzhanhui24 分钟前
质变的枢纽：2026 武汉国际储能产业博览会开启绿色能源的新周期
人工智能
热门推荐
012026年7月AI圈大地震：GPT-5.6被政府限制、Claude入驻Slack、Anthropic自研芯片02GitHub 镜像站点03如何新建文件夹？ 电脑新建文件夹的4种方法04AI科技热点日报 | 2026年07月01日05AI 编程 IDE 全景解析 2026：Agent 全面接管开发链路06幻兽帕鲁 - 服务器管理员权限与 GM 命令完全指南07国内可直接用、免费额度/永久免费的大模型API清单（含 SiliconFlow、火山、阿里、智谱、百度、Kimi、DeepSeek、DMXAPI 等）08【解构】DeepSeek V4 发布：技术报告深度解读 + 横向对比六大开源模型，我们的判断是……092026 年 AI 大模型 & AI 编程工具实战全总结102026 国产 AI 大模型横评：DeepSeek、通义千问、Kimi、文心一言、星火、豆包谁更能打？