前言

Whisper 是一个自动语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）系统，OpenAI 通过从网络上收集了 68 万小时的多语言（98 种语言）和多任务（multitask）监督数据对 Whisper 进行了训练。OpenAI 认为使用这样一个庞大而多样的数据集，可以提高对口音、背景噪音和技术术语的识别能力。除了可以用于语音识别，Whisper 还能实现多种语言的转录，以及将这些语言翻译成英语。

一、Whisper 9种运行模型以及所需配置

目前 Whisper 有 9 种模型（分为纯英文和多语言），其中四种只有英文版本，开发者可以根据需求在速度和准确性之间进行权衡，以下是现有模型的大小，及其内存要求和相对速度：

二、使用conda 和 ffmpeg的实现步骤

1.准备环境

• 1. windos 安装conda

     安装可以参考https://www.jianshu.com/p/c183c1d7e1d1

• 2. windos安装ffmpeg

     安装ffmpeg可以使用Scoop 包管理工具去下载，具体安装方法借鉴https://zhuanlan.zhihu.com/p/561204256 这篇文章。
     安装好Scoop后执行 scoop install ffmpeg

2. 执行命令

conda create -n whisper python=3.9
conda activate whisper
pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
whisper audio.mp3 --model medium --language Chinese

3. 执行结果

三、使用python的实现步骤

1.准备环境

• 1. windos 安装Python 3.9.9 或以上版本
• 2. windos安装ffmpeg

     安装ffmpeg可以使用Scoop 包管理工具去下载，具体安装方法借鉴https://zhuanlan.zhihu.com/p/561204256 这篇文章。
     安装好Scoop后执行 scoop install ffmpeg

• 3. python 安装setuptools-rust

     pip install setuptools-rust

• 4. 下载Whisper 代码

     https://gitee.com/mirrors/openai-whisper.git 将其clone到本地
     执行命令：python setup.py install

2. 写代码

代码如下：

import whisper
import arrow

# 定义模型、音频地址、录音开始时间
def excute(model_name,file_path,start_time):
    model = whisper.load_model(model_name)
    result = model.transcribe(file_path)
    for segment in result["segments"]:
        now = arrow.get(start_time)
        start = now.shift(seconds=segment["start"]).format("YYYY-MM-DD HH:mm:ss")
        end = now.shift(seconds=segment["end"]).format("YYYY-MM-DD HH:mm:ss")
        print("【"+start+"->" +end+"】："+segment["text"])

if __name__ == '__main__':
    excute("base","55555.mp3","2022-10-24 16:23:00")

3. 执行结果