Whisper-WebUI 语音转文字部署指南与功能解析
快速启动：5 分钟搭建你的转录环境
第一步：获取项目代码
从项目仓库克隆代码并进入目录。
git clone <项目仓库地址>
cd Whisper-WebUI
第二步：一键式环境配置
根据你的操作系统选择对应的安装脚本：
Windows 平台：运行 Install.bat 文件，系统将自动完成所有依赖项的安装。
Linux/Mac 平台：
chmod +x Install.sh
./Install.sh
第三步：启动 Web 服务
python app.py
访问 http://localhost:7860 即可进入功能强大的转录界面。
核心功能深度解析
智能语音识别引擎
项目内置了多款优化的 Whisper 模型，包括：
- faster-whisper：速度优化的转录模型
- insanely-fast-whisper：极致性能版本
- 标准 whisper 模型：平衡精度与速度
这些模型位于 models/Whisper/ 目录下，支持近百种语言的自动识别，无需手动指定语言类型。
音频处理工具箱
背景音乐分离：通过 modules/uvr/music_separator.py 实现专业级的人声提取功能，能够将音乐文件中的人声和伴奏完美分离。
多说话人识别：modules/diarize/diarizer.py 模块能够准确区分音频中的不同说话人，为会议记录和访谈整理提供极大便利。
实时语音翻译：基于 modules/translation/nllb_inference.py 的翻译系统，支持字幕文件的自动翻译和本地化处理。
实战应用场景
场景一：视频字幕自动化生成
上传视频文件 → 自动提取音频 → 智能转录 → 生成时间轴字幕
支持输出 SRT、VTT 等多种格式，满足不同平台的字幕需求。
场景二：播客内容结构化处理
音频文件 → 人声分离 → 说话人识别 → 分段转录 → 导出文稿
场景三：会议记录智能整理
会议录音 → 分段处理 → 说话人标注 → 生成会议纪要
性能优化与最佳实践
硬件配置建议
- 存储空间：预留 10GB 以上空间用于模型存储
- 内存要求：建议 8GB 以上内存确保流畅运行
- 处理器：支持 GPU 加速可大幅提升处理速度
