【亲测免费】 Faster Whisper 使用教程

项目介绍

Faster Whisper 是一个基于 CTranslate2 的 OpenAI Whisper 模型的重新实现。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。该项目支持 Windows、Linux 和 macOS 平台，并且提供了多种优化选项，如 FP16 和 INT8 计算类型，以适应不同的硬件环境。

项目快速启动

安装

首先，确保你已经安装了 Python 和 pip。然后，使用以下命令安装 Faster Whisper：

pip install faster-whisper

基本使用

以下是一个简单的示例，展示如何在 GPU 上使用 FP16 计算类型运行 Faster Whisper：

from faster_whisper import WhisperModel

model_size = "large-v3"
model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="float16")

segments, info = model.transcribe("audio.mp3", beam_size=5)

print("Detected language '%s' with probability %f" % (info.language, info.language_probability))
for segment in segments:
    print("[% 2fs -> % 2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))

应用案例和最佳实践

案例一：实时语音转写

Faster Whisper 可以用于实时语音转写，适用于会议记录、直播字幕等场景。以下是一个示例代码：

from faster_whisper import WhisperModel
import sounddevice as sd
import numpy as np

model = WhisperModel("large-v3", device="cuda", compute_type="float16")

def callback(indata, frames, time, status):
    audio = np.squeeze(indata)
    segments, info = model.transcribe(audio, beam_size=5)
    for segment in segments:
        print("[% 2fs -> % 2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))

with sd.InputStream(callback=callback, channels=1, samplerate=16000):
    print("Listening...")
    while True:
        pass

最佳实践

• 选择合适的模型大小：根据你的硬件性能选择合适的模型大小，以平衡速度和准确性。
• 使用批处理：在处理大量音频数据时，使用批处理可以显著提高推理速度。

典型生态项目

Open-Lyrics

Open-Lyrics 是一个使用 Faster Whisper 进行语音文件转写的 Python 库，并将结果翻译和优化为 LRC 文件。它利用 OpenAI-GPT 进行翻译，适用于音乐字幕生成等场景。

wscribe

wscribe 是一个灵活的转录生成工具，支持 Faster Whisper。它可以导出单词级别的转录，并使用 wscribe-editor 进行编辑。

aTrain

aTrain 是一个图形用户界面实现的 Faster Whisper，由 BANDAS-Center 在格拉茨大学开发，支持 Windows 和 Linux 平台，适用于转录和分段。

通过这些生态项目，Faster Whisper 的应用场景得到了进一步的扩展和优化，为用户提供了更多的选择和便利。