Whisper.cpp 语音识别实战指南
环境准备与项目部署
系统要求检查
在开始使用 whisper.cpp 之前，请确保您的系统满足以下基本要求：
- 操作系统：支持 macOS、Windows 或 Linux
- 内存：至少 4GB RAM（推荐 8GB 以上）
- 存储空间：根据所选模型大小预留足够磁盘空间
获取项目代码
通过以下命令获取最新的 whisper.cpp 项目代码：
git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp
cd whisper.cpp
编译环境配置
针对不同操作系统，编译步骤有所差异：
Linux/macOS 环境：
make
Windows 环境： 建议使用 Visual Studio 或 MinGW 进行编译，确保安装了必要的开发工具链。
模型选择与性能优化
模型类型详解
whisper.cpp 提供多种模型规格，满足不同场景需求：
- 微型模型（Tiny）：75MB，适合快速测试和资源受限环境
- 基础模型（Base）：142MB，平衡性能与准确率
- 小型模型（Small）：466MB，提供较好的识别精度
- 中型模型（Medium）：1.5GB，适合专业应用场景
- 大型模型（Large）：2.9GB，提供最高识别准确率
量化模型优势
量化模型在保持较高准确率的同时大幅减少内存占用：
- Q5_1 量化：精度损失极小，文件大小减少约 60%
- Q8_0 量化：适合对精度要求较高的场景
硬件性能匹配策略
根据您的硬件配置选择合适的模型：
- 低配置设备：建议使用 tiny 或 base 模型
- 中等配置：small 模型提供良好平衡
- 高性能工作站：可选用 medium 或 large 模型
实战应用场景
实时语音转录
实现麦克风实时录音转文字功能：
./main -m models/ggml-base.bin -f audio.wav -otxt
批量文件处理
对于大量音频文件，可以使用脚本批量处理：
for file in *.wav; do ./main -m models/ggml-base.bin -f "$file" -otxt; done
多语言支持配置
whisper.cpp 支持多种语言识别，通过指定语言参数优化识别效果：
