🐯 猫头虎分享：如何在本地使用openai-whisper 实现音频转文本？
最近很多小伙伴咨询如何在本地环境使用 OpenAI 的 Whisper 模型把音频文件转换成文本 。今天，猫头虎就来给大家手把手 教学，流程完整，保姆级教程 🛠️！
AI语音
作者名片 ✍️
博主 ： 猫头虎
全网搜索关键词 ： 猫头虎
作者微信号 ： Libin9iOak
作者公众号 ： 猫头虎技术团队
更新日期 ： 2024年12月16日
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📌 1. 准备工具和环境
在开始之前，确保你的本地电脑具备以下条件：
- Python 环境 ：Python 3.8 及以上版本
- ffmpeg ：处理音频所必需的工具
- openai-whisper ：OpenAI 提供的开源语音识别模型
- GPU （可选）：如果你有显卡，Whisper 可以更快运行
🚀 2. 安装必备依赖
🔧 步骤 1：安装ffmpeg
Whisper 需要ffmpeg 来处理音频文件，按以下步骤安装：
- Windows 系统：
前往FFmpeg 官网：https://ffmpeg.org/download.html 下载并解压，然后将ffmpeg.exe所在目录加入系统环境变量。 - Linux / macOS 系统：
打开终端，运行以下命令：
# Linux (Ubuntu)
sudo apt update && sudo apt install ffmpeg
# macOS (使用 Homebrew)
brew install ffmpeg
如何在本地使用 openai-whisper 实现音频转文本？
🛠️ 步骤 2：安装openai-whisper
Whisper 是一个开源的 Python 包，使用pip 安装即可。在终端输入：
pip install openai-whisper
如果你的网络不稳定，可以使用国内镖像加速：
pip install openai-whisper -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
如何在本地使用 openai-whisper 实现音频转文本？
📦 步骤 3：安装 PyTorch
Whisper 模型依赖 PyTorch 库，安装 PyTorch：
- 无 GPU （CPU 环境）：
pip install torch torchvision torchaudio
- 有 GPU （CUDA 环境）： 前往 PyTorch 官网 查看 CUDA 版本对应的安装命令。
📈 3. 手动下载模型：解决无网环境
如果你的网络无法连接 OpenAI 下载模型，可以采用手动方式下载模型。
📏 下载地址：
前往 HuggingFace，下载对应模型的.pt 文件：
- 例：Whisper 模型 - Base 版本：https://huggingface.co/openai/whisper-base/tree/main
下载后，将.pt 文件存储在本地，如：
~/models/whisper/base.pt
💲 安装步骤：指定本地模型
在 Python 脚本中，加载本地模型，使用以下代码：
import whisper
# 指定本地 Whisper 模型路径
model\_path = "~/models/whisper/base.pt" # 修改为你的模型路径
model = whisper.load\_model(model\_path)
# 音频文件路径
audio\_path = "audio.m4a"
# 转录音频
print("\ud83c\udfa7 开始音频转文字...")
result = model.transcribe(audio\_path)
# 输出转录文本
print("\n\ud83c\udf89 转录结果如下：")
print(result["text"])
# 保存结果到文件
with open("transcribed\_text.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(result["text"])
print("\n\u2705 转录文本已保存至 transcribed\_text.txt")
🔢 4. 开始运行代码
在终端中运行 Python 脚本：
python transcribe\_audio.py
等待片刻，你会看到以下输出：
🎧 开始音频转文字...
🎉 转录结果如下：
<转录的文本内容>
✅ 转录文本已保存至 transcribed\_text.txt
📊 5. 性能与模型对比
| 模型 | 大小 | 速度 | 适用场景 | | --- | --- | --- | --- | | tiny | 39 MB | 非常快 | 快速测试、低资源设备 | | base | 74 MB | 快 | 小型项目 | | small | 244 MB | 中等 | 普通项目，效果较好 | | medium | 769 MB | 较慢 | 高精度需求 | | large | 1550 MB | 较慢 | 最高精度 |
☀️ 6. 总结与展望
通过以上步骤，你已经成功在本地环境中使用openai-whisper 模型实现了音频转文本 🎉。
未来，随着 Whisper 模型的不断优化，我们可以期待：
- 更快的识别速度
- 更高的转写出错率
- 支持更多语言和口音
喜欢这个教程的朋友，快动手试试吧！💪🐯
🎁附加资源 ：
- Whisper GitHub 地址： OpenAI Whisper
- PyTorch 官网： PyTorch Installation
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