【亲测免费】 Whisper语音识别系统安装配置完全指南

项目基础介绍及编程语言

Whisper是一款由OpenAI开发的通用语音识别模型，旨在通过大规模弱监督学习提供稳健的语音识别能力。它不仅能够处理多语言的音频数据，还能执行包括但不限于语音翻译和语言识别在内的多种任务。项目基于Python，并利用了PyTorch深度学习库来构建其核心功能。

主要编程语言: Python

关键技术和框架

• Transformer架构: Whisper采用Transformer序列到序列模型，这是一类在自然语言处理中广泛运用的高级神经网络架构。
• 多任务学习: 模型设计上结合了多个语音处理任务（如语音识别、翻译、语言识别等），通过特殊令牌指引模型学习这些不同的目标。
• Tiktoken: OpenAI的高效分词器，用于快速处理文本输入。
• PyTorch: 训练和测试模型的主要深度学习框架。
• FFmpeg: 用于处理音频文件的命令行工具，是运行本项目必要的系统依赖。

安装和配置步骤

准备工作

1. 安装Python环境 确保你的系统中已安装Python 3.8至3.11版本。可以使用以下命令检查Python版本：

   python3 --version
   

2. 安装PyTorch Whisper推荐使用特定版本的PyTorch。若未安装或版本不符，可通过Conda或pip安装最新兼容版。

3. 安装其他依赖 首先确保安装ffmpeg，根据你的操作系统，使用相应的命令：

   • Ubuntu/Debian:

     sudo apt update && sudo apt install ffmpeg
     

   • Arch Linux:

     sudo pacman -S ffmpeg
     

   • MacOS (Homebrew):

     brew install ffmpeg
     

   • Windows (Chocolatey):

     choco install ffmpeg
     

   • Windows (Scoop):

     scoop install ffmpeg
     

4. Rust和setuptools_rust(如果适用) 若在安装过程中遇到没有预编译好的wheel，可能需要安装Rust。对于tiktoken，如果缺失setuptools_rust，使用pip安装：

   pip install setuptools-rust
   

安装Whisper库

1. 基本安装 使用pip安装最新的稳定版Whisper包：

   pip install -U openai-whisper
   

2. 从GitHub仓库安装最新代码 若要获取最新开发版本，直接从Git仓库安装：

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

验证安装

1. 查看帮助信息 确认安装成功，可运行命令查看Whisper的可用选项：

   whisper --help
   

2. 简单测试 尝试使用Whisper进行一个简单的语音转文字测试，首先确保有音频文件可供测试。例如，使用中型模型进行转录：

   whisper audio.mp3 --model medium
   

至此，您已完成Whisper项目的安装和基本配置，现在可以开始探索和使用这款强大的语音识别工具了。记得查阅项目文档和提供的示例以深入了解如何有效利用Whisper进行各种语音处理任务。