whisper

Linux安装Whisper（C++版）音频解析文本文中所有相关文件已经上传到资源包中，直接下载home下创建whisper文件夹下载 https://github.com/ggerganov/whisper.cpp 上传到whisper目录解压下载ffmpeg

解决下载慢！Whisper 模型国内镜像源汇总与各版本快速获取如果您在下载 OpenAI 的 Whisper 语音识别模型时遇到速度慢的问题，这通常是由于网络延迟或访问国外服务器导致的。通过使用国内镜像源，您可以显著提升下载速度（最高可达 10 倍），并快速获取不同版本（如 base、small、medium、large 等）。本指南将汇总可靠的国内镜像源，并提供分步下载方法。所有信息基于开源社区实践，确保真实可靠。

大模型应用：语音转文本（ASR）实践：OpenAI Whisper精准转录解析.21前面我们详细介绍了文本转语音的细节和实践，今天我们继续探讨一下语音转文本（ASR），初次接触，OpenAI Whisper 是最易上手、效果最均衡的开源大模型，它无需复杂的专业知识，一行代码就能实现多语言语音转写，且在噪声、口音、多语言场景下的表现远优于传统 ASR。

DARLING Zero two♡

浏览器里跑 AI 语音转写？Whisper Web + cpolar让本地服务跑遍全网Whisper Web 是一款能直接在浏览器中运行的语音转文字工具，依托 OpenAI 的 Whisper 模型和 WebGPU 加速，支持音频文件上传、语音实时录入等多种转写方式，输出文本还能导出为 TXT 或 JSON 格式。无论是需要整理会议录音的职场人、记录采访素材的媒体工作者，还是日常需要语音转文字的普通用户，都能快速上手。它的优点很突出：无需搭建后端服务器，模型在本地运行，数据处理更安全，且对硬件要求不高，普通电脑也能流畅使用。

OpenAI Whisper：生态在语音转文本ASR工具合集介绍ASR基础概念，汇总几款语音识别模型和项目，其中就包括OpenAI开源的Whisper。OpenAI Whisper则是技术原理和实战。

OpenAI whisper 语音识别服务器搭建语音识别是人机交互的一个关键技术，机器人本体携带的算力和能源一般比较有限，通过TCP/IP socket通信，把计算分配到云端是一种选择。

许泽宇的技术分享

用 OpenAI Whisper + pyannote.audio 打造“谁在说什么”的全栈语音理解系统只做语音识别的系统，只能回答“说了什么”；只有说话人分离的系统，只能回答“谁在什么时候说话”；把两者拼在一起，你就有了一个真正能看懂对话的机器。

这儿有一堆花

使用 Whisper 转写语音的完整教学在常见的 Python 环境中，只需要一条指令即可安装开源版 Whisper：如果系统没有 FFmpeg，需要自行安装，否则 Whisper 可能无法处理常见的 .mp3、.wav、.m4a 文件。

Faster-Whisper命令和意图识别程序设计调优：上下文感知和领域词汇增强相干视频教程：《Faster-whisper热词详解与程序设计教程》《Faster-Whisper唤醒词检测程序设计实战》

ubuntu部署whisper+speaker_large+qwen【一】整体实现的功能为：上传mp3格式的音频资源，将mp3格式的会议内容转为文字，之后提取和整理会议概要，调研后使用以下几类模型：

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浏览器端实时语音采集 + WebSocket 传输 + 后端 Whisper + GPT 翻译 + 实时字幕返回这个版本相当于一个轻量级“实时同传字幕服务器”，打开网页 → 点击录音 → 说话后端实时识别并翻译 → 字幕实时显示延迟在 1~2 秒内（取决于网络与模型大小）可部署在局域网或云服务器（HTTP + WebSocket）

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一个可本地运行的实时字幕翻译 Demo（Whisper + GPT + Streamlit），可以边说边出中英文字幕这个 demo 在本机运行（开发/会议桌面场景）能做到“边说边出字幕（英文 → 中文）”，并包含增量显示、简单断句与缓存策略，方便后续替换为低延迟 streaming ASR 或本地 LLM。

Faster-Whisper唤醒词检测程序设计实战1《Fast-Whisper开源框架唤醒词检测程序设计》唤醒词是一个预先设定的单词或短语，用于激活处于休眠或待机状态的语音助手，使其进入准备接收指令的状态。

说话的鲸鱼

‌Whisper模型在RTranslator中的实时语音识别优化：动态资源分配与负载均衡在实时语音翻译场景中，Whisper模型面临以下核心挑战：通过实时监控系统状态实现资源弹性调度：关键技术实现：

DeepSeek刚刚开源了一个3B的 OCR模型：什么是DeepSeek-OCR？单张A100-40G每天可以处理20万+页文档有这么小的开源模型，却没有一个可以用来评测体验的算力显卡怎么办？ ——本文教你白嫖云GPU，不用买卡也能跑。

星野云联AIoT技术洞察

2025年语音识别（ASR）与语音合成（TTS）技术趋势分析对比面向开发者的实用指南：探索最新的ASR和TTS技术，助力构建高效的语音应用。随着人工智能的快速发展，语音识别（ASR）和语音合成（TTS）技术在多个领域得到了广泛应用。从智能助手到自动字幕生成，从有声读物到虚拟主播，语音技术正逐步改变人机交互的方式。

OpenAI Whisper 语音识别模型：技术与应用全面分析OpenAI 于2022年12月开源的 Whisper 模型，凭借多语言支持（98种语言）、零样本迁移能力、噪声鲁棒性等核心优势，迅速成为语音识别领域的“明星工具”。其在英语语音识别任务中接近人类水平（LibriSpeech测试清洁切分WER达2.5%），同时支持语音翻译、语言识别等多任务，无需针对特定场景微调即可直接应用。

人工智能技术派

Whisper推理源码解读Whisper是一个由OpenAI开发的自动语音识别（ASR）系统，在多语言环境和嘈杂背景下的语音识别任务中表现出色。它具有如下特点：

PySide6调用OpenAI的Whisper模型进行语音ASR转写Whisper 是 OpenAI 开发的一款通用语音识别模型，采用大规模弱监督训练方法，支持多语言语音转录和翻译任务。该模型基于 Transformer 架构，具有高准确性和鲁棒性，适用于多种场景下的语音处理需求。OpenAI Whisper作为基于Transformer架构的端到端语音识别模型，其核心设计天然支持多语言处理。官网：https://openai.com/zh-Hans-CN/index/whisper/ github：https://github.com/openai/whisper

学习是生活的调味剂

PEFT实战LoRA微调OpenAI Whisper 中文语音识别OpenAI 的 Whisper 模型是自动语音识别系统。拥有以下特点大规模训练数据：使用了从互联网收集的 680,000 小时多语言、多任务的带标签数据进行训练。