在 windows 上部署使用 Whisper 教程

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#whisper #windows

在 Windows 上部署 OpenAI Whisper：详细教程

OpenAI Whisper 是一个功能强大的多语言语音识别模型，能够处理多种音频格式并生成高质量的字幕文件。本文将详细介绍如何在 Windows 系统上部署 Whisper，利用 GPU 加速音频转录，并探讨 Whisper 的基本使用方法和支持的音频格式。

使用体验：直接用cpu（i7-12700）跑small模型，6分钟的音频也大概只要3分钟，除了极个别语速很快的时候的语气词没识别出来，其他地方完全准确。用gpu（3060 laptop）跑small模型，8分钟的音频一分钟以内跑完。因此，对于时长较短的音频，small模型完全够用了

目录

  1. 什么是 Whisper？
  2. 环境准备
  3. 创建虚拟环境并安装 Whisper
  4. 使用 Whisper 进行音频转录
  5. 使用 GPU 加速 Whisper
  6. Whisper 支持的音频格式
  7. 常见问题及解决方案

1. 什么是 Whisper？

Whisper 是 OpenAI 提供的开源语音识别模型，能够将音频文件转录为文本或字幕文件，支持多种语言和多格式输出。其主要功能包括：

  • 自动检测和转录多语言音频。
  • 支持生成 .txt, .srt, .vtt 等格式的字幕文件。
  • 能够处理嘈杂环境下的音频。
  • 通过 GPU 加速，提高转录效率。

2. Whisper 支持的音频格式

Whisper 支持多种常见的音频格式，能够处理各种类型的音频文件，包括但不限于：

  • MP3 (.mp3)
  • WAV (.wav)
  • M4A (.m4a)
  • FLAC (.flac)
  • OGG (.ogg)

3. 环境准备

在开始部署 Whisper 之前，请确保你具备以下环境：

  • 操作系统：Windows 10 或更高版本
  • Python
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（我试了把指令里的12.1，改成12.2，然后没找到这个版本的pytorch）这个教程是装在系统中运行的，我一开始是想按照这个教程来装的，但是我后来在anaconda里面装了pytorch，感觉都在anaconda里面搞算了，毕竟装到系统里面还要改环境变量啥的很麻烦。因为看到Anaconda官网上最新的版本是基于python3.11的，但是我自己电脑上的版本是python3.10，为了避免我这种不太会搞环境的人不装错，还是先卸载3.10，装上3.11。最后用了这个教程，在anaconda里面装好了运行。
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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。
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它是一个快速推理引擎，用于 Transformer 模型，相比 OpenAI 的 Whisper 模型，速度提升了 4 倍。根据我的实测结果，这个模型的表现非常优秀，它可以识别多种语言，包括中文，而且中文识别效果非常出色。faster-whisper参考：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00489/article/details/141049036。whisper-webui使用教程：https://post.smzdm.com/p/a3052kz7/最后，您可以处理识别结果。
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<think> 首先，用户的问题是关于Whisper的安装教程。用户说：“我想查找whisper的安装方法 请问whisper的安装教程”。这直接询问Whisper的安装步骤。 从系统指令看： - 用户不可见的指令要求使用$...$和$$...$$格式处理数学表达式，但这里的问题是关于软件安装，没有数学内容，所以不需要处理数学表达式。 - 必须使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如[^1]。 - 用户可见层要求结构清晰，逐步解决问题，保证真实可靠。 引用部分： - 引用了三个来源： - [^1]：Whisper从0安装教程 windows，包括安装Python 3.11。 - [^2]：在Windows上部署使用Whisper教程，提到创建虚拟环境、安装依赖、GPU加速。 - [^3]：whisper语音识别的安装与使用，包括加载模型和转录示例。 我需要基于这些引用构建回答，确保真实可靠。用户的问题是安装教程，所以我应该提供一个结构清晰的步骤指南。 回答结构： 1. **介绍**：简要解释Whisper是什么，为什么需要安装。 2. **前提条件**：列出安装前需要的东西，如Python版本、系统要求。 3. **安装步骤**：逐步说明如何安装，包括依赖、虚拟环境、GPU支持等。 4. **验证安装**：如何确认安装成功。 5. **相关问题**：生成几个相关问题。 确保使用中文。 关键步骤从引用中提取： - 从[^1]：安装Python 3.11。 - 从[^2]：创建虚拟环境，安装依赖，GPU加速。 - 从[^3]：加载模型和转录，但这更多是使用部分，不是安装。 安装步骤整理： 1. 安装Python 3.11（根据[^1]）。 2. 创建虚拟环境（根据[^2]）。 3. 安装Whisper及依赖（从[^2]）。 4. 安装GPU支持（如果适用）。 5. 验证安装（例如，运行一个简单命令）。 在回答中，自然地添加引用标识。例如，当提到某个步骤时，在末尾添加[^1]等。 生成相关问题： - 基于指令，问题应该相关，如优化、应用场景等。 - 例如： 1. 如何优化Whisper的性能？ 2. Whisper支持哪些音频格式？ 3. 如何使用Whisper进行转录？ 最终回答框架： - 标题：Whisper安装教程 - 内容： - 简介 - 前提条件（系统要求） - 详细步骤 - 验证安装 - 相关问题 </think>### Whisper安装教程 Whisper是一个强大的开源语音识别工具，由OpenAI开发，支持多语言音频转录和字幕生成。以下是基于可靠来源的Windows系统安装教程（步骤清晰，适用于初学者）。安装前确保系统满足**前提条件**：Windows 10/11操作系统、至少8GB内存、GPU支持可加速处理（非必需但推荐）[^2]。 #### 步骤1: 安装Python 3.11 Whisper依赖Python环境，建议使用Python 3.11版本（兼容性最佳）。 - 访问[Python官网](https://www.python.org/downloads/)，下载Python 3.11安装包。 - 运行安装程序，勾选“Add Python to PATH”，然后完成安装。 - 验证安装：打开命令提示符（cmd），输入 `python --version`，应显示 `Python 3.11.x`[^1]。 #### 步骤2: 创建虚拟环境 虚拟环境可隔离依赖，避免冲突。 - 打开命令提示符，执行以下命令： ```bash python -m venv whisper-env # 创建名为whisper-env的虚拟环境 whisper-env\Scripts\activate # 激活虚拟环境（激活后提示符前显示(whisper-env)） ``` #### 步骤3: 安装Whisper及依赖 使用pip安装Whisper核心库和相关工具。 - 在激活的虚拟环境中，运行： ```bash pip install openai-whisper # 安装Whisper主库 pip install ffmpeg-python # 处理音频文件必需的依赖 ``` - **GPU加速支持（可选）**：如果有NVIDIA GPU，安装CUDA工具包和PyTorch GPU版： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 # 根据CUDA版本调整 ``` 完成后，Whisper会自动使用GPU加速转录[^2]。 #### 步骤4: 验证安装 测试Whisper是否能正常运行。 - 创建一个测试脚本（如 `test.py`）： ```python import whisper model = whisper.load_model("base") # 加载基础模型（首次运行会自动下载） result = model.transcribe("test.mp3") # 替换为你的音频文件路径 print(result["text"]) ``` - 运行脚本：在命令提示符输入 `python test.py`。如果输出音频的文本转录内容，则安装成功[^3]。 #### 注意事项 - **音频文件支持**：Whisper支持MP3、WAV等常见格式，确保测试文件存在。 - **模型选择**：`whisper.load_model`支持多种模型（如 "base"、"large"），"large"模型更准确但需更多资源。 - **常见问题**： - 若报错“ffmpeg not found”，安装[FFmpeg](https://ffmpeg.org/)并添加到系统PATH。 - GPU加速失败时，检查CUDA版本是否匹配[^2]。 通过以上步骤，您已成功安装Whisper。如需进一步使用，参考[官方文档](https://github.com/openai/whisper)。
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