[特殊字符] Whisper 模型介绍（OpenAI 语音识别系统）

🔊 Whisper 模型介绍（OpenAI 语音识别系统）

Whisper 是由 OpenAI 开发的一个开源、端到端语音识别系统（ASR，Automatic Speech Recognition）。它于 2022 年开源，具有 强大的多语言识别能力 ，同时支持 语音转文本（ASR） 、语音翻译 、语言检测 等任务。

Whisper 的目标是构建一个 通用语音识别模型，能够在不同语言、不同口音、嘈杂环境、不同麦克风质量等条件下表现良好。

特性	描述
🔤 多语言支持	支持 100+ 种语言识别和翻译
🎯 高鲁棒性	能处理嘈杂背景、口音变化、非标准发音等情况
🌍 语音翻译	支持将任意语言的语音直接翻译为英文
🧠 端到端 Transformer 架构	基于大型 Transformer 模型，免去传统语音识别中复杂的分步流程
💬 时间戳支持	可输出带时间戳的字幕格式（如 `.srt`, `.vtt`）
📦 多模型大小可选	提供 5 种模型尺寸（tiny → large），适应不同资源限制

bash 复制代码

whisper audio.mp3 --model medium --language Chinese

输出内容为识别到的文字，可保存为 .txt、.srt 或 .vtt。

Whisper 可自动检测语音所属语言，无需手动指定。

支持将中文、法语、西班牙语等语言直接翻译为英文文本：

bash 复制代码

whisper audio.mp3 --task translate

Whisper 可以输出 .srt 或 .vtt 格式的字幕：

bash 复制代码

whisper audio.mp3 --output_format srt

bash 复制代码

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
# 或
pip install openai-whisper

bash 复制代码

whisper your_audio.wav --model small

python 复制代码

import whisper
model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])

局限性	描述
📶 无实时识别	Whisper 是离线批量识别模型，不适合低延迟实时应用
🧠 模型体积大	`large` 模型需要至少 10GB 显存才能运行
🌐 英语性能最佳	多语言支持良好，但英语识别效果明显更好
📎 无说话人识别	Whisper 不支持分离多个说话人（需结合 speaker diarization 工具）

模型下载与说明文档都在上面地址，支持 Hugging Face Transformers 生态。

Whisper 是目前最强大、通用的开源语音识别系统之一，适合从小规模字幕生成到大规模语音数据分析等各类场景。它的开源性和多语言支持，极大降低了语音 AI 技术的应用门槛。配合 GPU 加速，Whisper 能在本地实现高质量语音转写，成为开发者与企业在语音处理上的首选方案。