🚀 快速安装
安装 faster-whisper 非常直接，通过 pip 即可完成依赖管理：
pip install faster-whisper
🛠️ 硬件环境准备
基础要求
- Python 3.8 或更高版本
- 支持 CUDA 的 NVIDIA GPU（推荐）或普通 CPU
GPU 用户专属配置
若需最佳性能，请确保安装以下组件：
- CUDA 12.0 及以上版本
- cuDNN 8.x 深度学习库
🎯 核心功能体验
基本语音转录
加载模型并执行转录只需几行代码。注意根据实际资源选择模型大小（small, medium, large-v3 等）：
from faster_whisper import WhisperModel
# 初始化模型，指定设备为 cuda
model = WhisperModel("large-v3", device="cuda")
# 开始转录音频文件
segments, info = model.transcribe("your_audio_file.mp3")
print(f"检测到语言：{info.language}")
for segment in segments:
print(f"[{segment.start:.2f}s → {segment.end:.2f}s] {segment.text}")
高级特性
- 精准时间戳：获取每个词的精确位置
- 智能静音过滤：自动跳过无语音片段
- 多语言支持：自动检测并转录 98 种语言
- 实时流式处理：支持实时音频流转录
⚡ 性能优化技巧
选择合适模型大小
- tiny: 最快速度，适合实时应用
- small: 平衡速度与精度
- medium: 高质量转录
- large-v3: 最高精度，适合专业用途
计算类型优化
针对不同硬件调整计算类型能显著影响显存占用和速度：
# GPU FP16 模式（推荐）
model = WhisperModel(, device=, compute_type=)
model = WhisperModel(, device=, compute_type=)
model = WhisperModel(, device=, compute_type=)
