Whisper 音频转录实战
OpenAI 推出的 Whisper 是目前开源界表现优异的语音识别模型之一。无论是 Podcast、会议录音还是日常语音记录，它都能提供高精度的文本转写服务。本文将介绍如何快速部署并使用 Whisper 完成音频转录任务。
环境准备
确保你的开发环境满足以下基础要求：
- Python 版本不低于 3.7
- 足够的磁盘空间（模型权重文件从几十 MB 到数 GB 不等）
- 稳定的网络连接（首次运行需自动下载模型）
安装依赖
推荐使用 pip 直接安装官方包，命令如下：
pip install openai-whisper
安装完成后，系统会自动处理相关依赖项。
核心使用方式
Whisper 提供了 Python API 和命令行工具两种交互方式。对于大多数开发者，直接使用 Python 脚本最为灵活。
基础转录示例
下面是一个最小化的 Python 脚本，演示如何加载模型并转换音频文件：
import whisper
# 加载模型，可选 'tiny', 'base', 'small', 'medium', 'large'
model = whisper.load_model("base")
# 执行转录
result = model.transcribe("audio.mp3")
# 输出文本
print(result["text"])
实际运行时，模型会根据音频内容自动检测语言。如果你需要指定语言或任务类型（如翻译），可以传入相应参数：
result = model.transcribe(
"audio.mp3",
language="zh",
task="transcribe"
)
命令行工具
如果不想编写脚本，也可以直接在终端调用内置命令。进入包含音频文件的目录，执行：
whisper audio.mp3 --model base
这将生成对应的 .txt 结果文件。
注意事项
- 模型选择：大模型精度更高但速度较慢，小模型速度快但精度略低。根据硬件资源权衡选择。
- 显存占用：在 GPU 环境下运行会显著加速，但需注意显存限制。
- 文件格式：支持 mp3、wav、m4a、flac 等多种常见格式，无需额外预处理。
通过上述方法，你可以快速集成语音识别能力到自己的项目中。如果有批量处理需求，建议结合循环逻辑封装成独立工具。
