如何本地搭建Whisper语音识别模型｜语音识别｜本地部署

最新推荐文章于 2025-06-21 20:17:09 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： whisper 语音识别 人工智能

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1. 环境配置

1.1 操作系统要求

1.2 安装依赖库

1.3 GPU支持的配置

2. 获取Whisper模型

2.1 克隆Whisper代码库

2.2 下载预训练模型

3. Whisper模型的部署与使用

3.1 加载Whisper模型

3.2 处理音频数据

3.3 语音识别

4. Whisper模型的高级配置与优化

4.1 自定义参数配置

4.2 提高推理速度

4.3 处理长音频

5. Whisper模型在本地部署中的实际案例

5.1 语音会议记录转录

5.2 多语言语音识别

6. 结论与未来展望

在语音识别技术的迅猛发展下，Whisper作为一个开源的语音识别模型，以其卓越的性能和开源的优势受到了广泛的关注。对于开发者和研究人员而言，在本地环境中搭建Whisper模型，不仅能更好地控制数据安全，还能在不同场景中灵活应用。然而，许多人在本地搭建这一模型时可能会遇到诸多挑战。本文将详细介绍如何在本地环境中搭建Whisper语音识别模型，涵盖从环境配置到模型部署的各个环节，并结合代码实例帮助您轻松实现。

1. 环境配置

在搭建Whisper语音识别模型之前，首先需要配置好运行环境。这里主要包括操作系统的要求、必要的依赖库安装、以及Python环境的配置。

1.1 操作系统要求

Whisper模型可以在Linux、Windows和macOS操作系统上运行，但建议在Linux系统（如Ubuntu）中进行搭建，因为Linux系统通常在处理深度学习任务时有更好的兼容性和性能优化。

1.2 安装依赖库

在配置环境前，确保系统已经安装了Git和Python 3.8以上的版本。首先，更新系统的

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本地部署whisper模型（语音转文字）
maxcode
01-31 4392
Whisper是 OpenAI 2022年发布的一款语音预训练大模型，集成了多语种ASR、语音翻译、语种识别的功能。Whisper使用弱监督训练的方法，可以直接进行多任务的学习。
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如果后面运行时，出现 系统找不到指定文件 的bug时，尝试在上一步添加环境变量中，也添加一个系统变量，并重启一下电脑。在虚拟环境中进行安装。
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本文介绍如何使用FunASR模型和FastAPI搭建本地流式语音识别服务。FunASR是阿里巴巴开源的中文语音识别模型，支持流式处理，配合FastAPI异步框架可实现高效音频分块上传和实时返回识别结果。环境需要Python 3.8+及相关依赖库，核心实现包括音频格式检查、分块处理及流式响应。服务部署后支持Web、Android和Flutter等多端调用，并提供CORS跨域访问支持。文中给出了完整的FastAPI实现代码示例，涵盖模型加载、音频处理、流式响应生成等关键功能模块。
如何本地搭建Whisper语音识别模型
Python老吕的博客
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Whisper是由OpenAI开发的一款先进的语音识别模型，它不仅能够将语音转换为文本，还能够识别和翻译多种语言。Whisper模型在大量不同音频数据集上进行训练，使其成为一个多任务模型，能够执行包括语音识别、语音翻译和语言识别在内的多种任务。Whisper模型的特点是高准确性、多语言支持以及对不同口音和背景噪音的良好适应性。本地搭建Whisper模型为开发者和企业提供了一个强大的工具，可以在不依赖云服务的情况下处理语音数据。环境准备。
实战whisper：本地化部署通用语音识别模型
我是你大爷
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Whisper 是一种语音识别模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别、支持附加时间戳的字幕导出功能等功能。这里呢，我将给出我的一些代码，来帮助你尽快实现【语音转文字】的服务部署。
whisperX 语音识别本地部署
Manba
06-17 8584
封装上述代码，初始化时调用一次loadModel()方法，之后使用就直接调用asr(path)方法。将下载的包解压到你想要的路径，然后配置系统环境：我的电脑->高级系统设置->环境变量->Path。3、安装Annaconda或Minconda环境。zhconv是中文简体繁体转换的库，安装命令如下。5、conda环境安装指定位置的虚拟环境。1、在操作系统中安装 Python环境。7、安装WhisperX库。8、更新WhisperX库。9、在Python中使用。2、安装 CUDA环境。
记录本地部署 Whisper 模型的过程
aihuijutang的博客
11-29 6859
通过以上步骤，你已经成功地在 本地部署了 Whisper 模型，并利用 CUDA 加速推理过程。使用 Flask 构建了一个简单的 API，使得音频文件的转录变得非常方便。整个部署过程包括了环境准备、依赖安装、模型加载、音频处理、API 构建等步骤。部署 Whisper 模型并不复杂，但需要一定的硬件支持，尤其是在处理大型音频数据时，CUDA 和 GPU 能够提供显著的性能提升。希望本文能够帮助你顺利部署并使用 Whisper 进行语音转录。如果遇到任何问题，欢迎继续提问。
本地搭建 Whisper 语音识别模型实现实时语音识别研究
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09-03 5323
语音识别技术近年来发展迅速，广泛应用于智能家居、智能客服、语音助手等领域。Whisper 是由 OpenAI 开发的一种开源语音识别模型，具有高效的转录能力。本研究旨在探讨如何在本地环境中搭建 Whisper 语音识别模型，并实现实时语音识别功能。本文详细描述了搭建环境、模型加载、实时音频流处理等步骤，并通过实验验证了系统的性能和可行性。
【AIGC】Whisper语音识别模型概述，应用场景和具体实例及如何本地搭建Whisper语音识别模型？
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09-04 1998
Whisper是由OpenAI开发的一款通用语音识别模型，该模型自2022年发布以来，因其强大的多语种识别和翻译能力而备受关注。Whisper采用了深度学习技术，特别是基于Transformer的架构，经过大量多样化音频数据的训练，能够识别并转写多种语言和方言中的语音。它集成了多语种ASR（自动语音识别）、语音翻译以及语种识别的功能，具有较高的准确性和鲁棒性。
如何本地搭建Whisper语音识别模型：技术分析与实际案例
qq_24087951的博客
09-02 1055
Whisper模型以其多语言支持和高效的转录能力，为需要处理语音数据的开发者和研究人员提供了强大的工具。Whisper是OpenAI于2022年开源的一个多语种语音识别模型，支持99种语言，具有高效的转录和翻译能力。如果你的系统上有NVIDIA GPU，并且安装了CUDA，选择合适的PyTorch版本进行安装。：编写Python脚本，遍历测试集中的所有音频文件，使用Whisper模型进行语音识别，并将结果保存到文件中。：确保你的测试集中包含多种语言的音频文件，并准备好它们的路径。为你的音频文件路径。
语音识别之whisper本地部署（实时语音之开篇）
仗剑行于江湖，执笔记江湖事。
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Whisper是由OpenAI开发的开源语音识别模型，以其著称。它通过68万小时的多语言、多任务数据训练，覆盖100+语言，支持语音转录、翻译和语言检测，成为目前最通用的语音识别工具之一。
本地搭建 Whisper 语音识别模型
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09-05 2497
Whisper 是由 OpenAI 开发的一款强大的语音识别模型，具有出色的多语言处理能力。搭建和使用 Whisper 模型可以帮助您将音频内容转换为文本，这在语音转写、语音助手、字幕生成等应用中都具有广泛的用途。本指南将对如何在本地环境中搭建 Whisper 语音识别模型进行详细的说明，并通过实例演示使您更容易理解和应用。
本地搭建 Whisper 语音识别模型全攻略
东境物语
08-29 7172
Whisper 语音识别模型是由 OpenAI 开发的一款强大工具。它具有开源的特性，这意味着开发者可以自由获取和使用其相关代码进行研究和应用开发。Whisper 最为显著的特点之一是其出色的多语言处理能力，能够识别和处理多种语言的语音信息。它通过从网络上收集大量的多语言和多任务监督数据进行训练，从而能够应对各种口音、背景噪音和技术术语，在不同语言环境下都能展现出较高的识别准确性和鲁棒性。无论是常见的主流语言，还是一些较为小众的语言，Whisper 都能够进行有效的语音识别。
本地部署Whisper实现语言转文字
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05-25 2416
非常适合转录英语。要转录包含非英语语音的音频文件，您可以使用以下选项指定语言。修改本地代码，将sample修改为，需要转录的录音，接入代理；借用huggingface的速度，速度取决于网速。进入huggingface网址，往下拉。以管理员身份运行PowerShell。环境windows10 64位。安装成功打入choco。
本地部署，Whisper: 开源语音识别模型
07-24 3127
Whisper 是一个由 OpenAI 训练的强大的开源语音识别模型，它可以将语音转换为文本。Whisper 支持多种语言和语音，并且能够识别不同口音和背景噪音。它在各种语音识别任务中表现出色，包括语音转文本、语音翻译和语音命令识别。Whisper 是一个强大且易于使用的开源语音识别模型，它可以应用于各种场景。其多语言支持、高精度和鲁棒性使其成为语音识别任务的理想选择。t=N7T8。
Cherry studio 在windows上本地部署怎么进行语音识别，用whisper 语言模型
04-03
<think>好的，用户问的是如何在Windows上本地部署Cherry Studio并使用Whisper模型进行语音识别。首先，我需要确认用户所说的“Cherry Studio”具体指什么。因为目前并没有广泛知名的开源项目或工具叫这个名字，可能用户可能有拼写错误，或者指的是某个特定项目。假设用户可能指的是“CherryML”或者类似的工具，但更有可能的是，用户可能想使用OpenAI的Whisper模型进行语音识别，而“Cherry Studio”可能是一个自定义的项目名称或者第三方封装。在这种情况下，更稳妥的做法是指导用户如何使用Whisper直接在Windows上进行本地部署。 接下来，我需要考虑用户的技术背景。用户可能在Windows环境下不太熟悉Python和深度学习模型的部署，因此需要步骤尽可能详细，包括环境配置、依赖安装、代码示例等。同时，要确保所有命令和步骤适用于Windows系统，比如注意路径的反斜杠和环境变量的设置。 然后，分解问题：语音识别在本地部署通常需要几个步骤：安装Python环境，安装Whisper模型依赖（比如PyTorch），安装Whisper本身，可能还需要安装FFmpeg来处理音频文件。此外，用户可能需要一个示例代码来演示如何使用Whisper进行转录。 需要检查常见的潜在问题，比如GPU支持是否需要CUDA，如果用户没有NVIDIA显卡，可能需要改用CPU版本，但速度会较慢。另外，FFmpeg的安装可能在Windows上需要手动下载并添加到系统路径，这部分需要详细说明。 还要考虑用户是否可能遇到的错误，比如依赖冲突、路径错误、模型下载失败等，给出相应的解决建议，比如使用虚拟环境、设置代理或手动下载模型。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明，每个步骤都有解释，帮助用户逐步完成部署，并在最后提供一个完整的代码示例和验证方法，确保用户能够测试是否成功。</think>以下是在Windows系统本地部署Whisper语音识别模型的详细步骤： --- ### 一、环境准备 1. **安装Python 3.9+** - 访问[Python官网](https://www.python.org/downloads/windows/)下载安装包 - 安装时务必勾选`Add Python to PATH` 2. **安装FFmpeg（音频处理核心）** - 访问[FFmpeg官网](https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/)下载Windows版 - 解压到`C:\ffmpeg`，将`bin`目录添加到系统环境变量： ```bash setx /M PATH "%PATH%;C:\ffmpeg\bin" ``` 3. **创建虚拟环境（推荐）** ```cmd python -m venv whisper_env whisper_env\Scripts\activate ``` --- ### 二、安装依赖库 1. **安装PyTorch（CPU/GPU版）** ```cmd # CPU版本 pip3 install torch torchvision torchaudio # NVIDIA GPU版本（需提前安装CUDA 11.7+） pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` 2. **安装Whisper核心库** ```cmd pip install git+https://github.com/openai/whisper.git pip install setuptools-rust ``` --- ### 三、模型下载与使用 1. **选择模型大小** ```python import whisper model = whisper.load_model("base") # 可选 tiny/base/small/medium/large ``` 2. **编写识别脚本`whisper_demo.py`** ```python import whisper import os def transcribe_audio(file_path): model = whisper.load_model("base") result = model.transcribe(file_path, fp16=False) # CPU用户需关闭fp16 return result["text"] if __name__ == "__main__": audio_file = "input.mp3" # 支持mp3/wav/m4a等格式 if os.path.exists(audio_file): print(transcribe_audio(audio_file)) else: print("音频文件不存在！") ``` --- ### 四、运行与测试 1. **准备测试音频** - 将音频文件（如`input.mp3`）放在脚本同级目录 2. **执行识别** ```cmd python whisper_demo.py ``` --- ### 五、常见问题处理 1. **CUDA内存不足** ```python model.transcribe(..., fp16=False) # 关闭混合精度计算 ``` 2. **中文识别优化** ```python result = model.transcribe(..., language='zh', initial_prompt="以下是普通话内容。") ``` 3. **手动下载模型** - 从[HuggingFace Hub](https://huggingface.co/openai/whisper-base/tree/main)下载模型文件 - 放置到`C:\Users\[用户名]\.cache\whisper` --- ### 六、进阶方案（可选） 1. **实时语音识别** ```python import sounddevice as sd import numpy as np fs = 16000 # 采样率 duration = 5 # 录音时长(秒) print("开始录音...") recording = sd.rec(int(duration * fs), samplerate=fs, channels=1) sd.wait() print("识别中...") ``` 2. **Web服务部署** 使用FastAPI搭建API： ```python from fastapi import FastAPI, File, UploadFile app = FastAPI() @app.post("/transcribe") async def transcribe(file: UploadFile = File(...)): with open("temp_audio", "wb") as f: f.write(await file.read()) return {"text": transcribe_audio("temp_audio")} ``` --- 通过以上步骤即可在Windows系统实现基于Whisper的本地语音识别。完整流程测试通过环境：Windows 11 + Python 3.10 + NVIDIA RTX 3060。
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