终极faster-whisper语音转文字指南：4倍速安装与使用教程

2026-02-06 04:56:25作者：卓炯娓

🚀 提升 GitHub 上的 Whisper 模型体验！Faster-Whisper 使用 CTranslate2 进行重构，提供高达 4 倍速度提升和更低内存占用。在 GPU 上运行更高效，甚至支持 8 位量化。基准测试显示，相同准确度下，Faster-Whisper 相比原版大幅减少资源需求。快速部署，适用于多个模型大小，包括小型到大型模型，CPU 或 GPU 环境。立即加速您的语音转文本任务！

项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/fas/faster-whisper

faster-whisper是一个基于OpenAI Whisper的高效语音转文字工具，通过CTranslate2推理引擎实现4倍加速，让语音识别变得更快更简单！🚀

🌟 项目亮点与性能对比

faster-whisper在保持相同准确率的情况下，比原版Whisper快4倍且内存占用更少。无论是CPU还是GPU，都能通过8位量化进一步提升效率。

faster-whisper性能对比

GPU性能对比（Large-v2模型）：

原版Whisper：4分30秒，11.3GB显存
faster-whisper：54秒，4.8GB显存
faster-whisper（8位量化）：59秒，3.1GB显存

📦 一键安装faster-whisper步骤

安装过程超级简单，只需一行命令：

pip install faster-whisper

就是这么简单！不需要安装FFmpeg，所有依赖都会自动处理。😊

🖥️ GPU加速配置方法

如果你想使用GPU加速，需要安装NVIDIA相关库：

pip install nvidia-cublas-cu12 nvidia-cudnn-cu12

设置环境变量后，就能享受GPU带来的极速体验！

🎯 快速语音识别安装教程

核心代码位于faster_whisper/transcribe.py，音频处理逻辑在faster_whisper/audio.py。使用起来非常简单：

from faster_whisper import WhisperModel

# 选择模型大小
model_size = "large-v3"

# 使用GPU加速
model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="float16")

# 开始转录
segments, info = model.transcribe("你的音频文件.mp3", beam_size=5)

print(f"检测到语言: {info.language}，置信度: {info.language_probability}")

for segment in segments:
    print(f"[{segment.start:.2f}s → {segment.end:.2f}s] {segment.text}")