Faster Whisper 是 OpenAI Whisper 模型的高效重实现，基于 CTranslate2 推理引擎，为音频转录带来革命性的速度提升和内存优化。这个开源项目专门为需要快速处理大量音频内容的用户设计，无论是会议记录、播客转录还是视频字幕生成，都能轻松应对。
为什么选择 Faster Whisper？
Faster Whisper 相比原版 Whisper 具有显著优势：
| 实现方案 | 精度 | 处理时间 | 最大 GPU 内存 |
|---|---|---|---|
| OpenAI Whisper | fp16 | 4 分 30 秒 | 11325MB |
| Faster Whisper | fp16 | 54 秒 | 4755MB |
| Faster Whisper | int8 | 59 秒 | 3091MB |
核心特性亮点：
- ⚡ 4 倍速度提升：相同精度下比原版快 4 倍
- 💾 内存效率优化：GPU 内存使用减少 60%
- 🔧 灵活部署：支持 CPU 和 GPU，8 位量化
- 🎯 准确率保持：与原版相同的转录质量
安装指南
安装 Faster Whisper 非常简单，只需一条命令：
pip install faster-whisper
系统要求：
- Python 3.8 或更高版本
- 无需安装 FFmpeg（内置 PyAV 解码）
- GPU 支持需要 CUDA 12 和 cuDNN 8
快速上手
基础转录示例：
from faster_whisper import WhisperModel
# 初始化模型
model = WhisperModel("large-v3", device="cuda", compute_type="float16")
# 执行转录
segments, info = model.transcribe("audio.mp3", beam_size=5)
print(f"检测语言：{info.language} (概率：{info.language_probability})")
for segment in segments:
print(f"[s -> s] ")
