搭建Whisper本地语音识别系统

Whisper是由OpenAI开发的一款强大的语音识别模型，能够高效地将语音转换为文本。本文将逐步介绍如何在本地搭建Whisper语音识别系统，使你能够轻松地进行语音识别任务。

环境准备

在开始安装和配置Whisper之前，你需要确保你的计算机满足以下基本条件：

• Python 3.7及以上版本
• CUDA支持的GPU（可选但推荐，以提升模型的运行速度）
• Git

步骤1：安装Python及相关依赖

首先，确认你的系统中已安装Python 3.7及以上版本。如果没有，请自行安装。推荐使用Miniconda来管理Python环境。

1. 激活虚拟环境：

   conda activate whisper-env
   

步骤2：安装PyTorch

Whisper依赖于PyTorch，因此需要先安装它。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：

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

如果不使用GPU，可以直接使用以下命令：

pip install torch torchvision torchaudio

步骤3：安装Whisper

打开终端并运行以下命令来克隆和安装Whisper：

1. 克隆Whisper的GitHub仓库：

   git clone https://github.com/openai/whisper.git
   

2. 进入Whisper目录：

   cd whisper
   

3. 安装Whisper所需的Python包依赖：

   pip install -e .
   

步骤4：安装FFmpeg

Whisper依赖于FFmpeg进行音频处理，因此需要确保已安装FFmpeg。

在macOS上：

brew install ffmpeg

在Ubuntu上：

sudo apt update
sudo apt install ffmpeg

在Windows上，可以从FFmpeg官网下载并配置路径。

步骤5：运行Whisper

完成上述步骤后，你就可以运行Whisper进行语音转文本任务了。

我们提供一个简单的例子，假设你有一个名为audio.mp3的音频文件：

1. 在终端中运行以下命令：

   whisper audio.mp3 --model small
   

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

测试Whisper

为了确保一切配置正确，可以运行以下简单Python脚本来测试Whisper：

import whisper

# 加载模型
model = whisper.load_model("small")

# 转录音频
result = model.transcribe("audio.mp3")

# 打印转录结果
print(result["text"])

将上述代码保存为test_whisper.py，然后在终端中运行：

python test_whisper.py

如果一切顺利，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。你可以进一步根据需要自定义和扩展这一系统，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仓库获取更多帮助。