whisper实时语音转文字python部署
时间: 2025-06-15 22:23:52 浏览: 22
Whisper是一个开源的端到端语音识别模型,由Facebook AI Research (FAIR)开发。它通常用于将实时音频转换为文本,例如在语音助手或聊天应用中。要在Python中部署Whisper进行实时语音转文字,你需要完成以下几个步骤:
1. **安装依赖**:
- 安装`pydub`库处理音频文件
- 可能需要安装`sounddevice`库进行音频输入
- 使用pip安装whisper模型及其相关的工具包,如`transformers`和`torch`
```bash
pip install pydub sounddevice transformers torch
```
2. **加载模型**:
导入所需的模块,并加载预训练的Whisper模型。
```python
from WhisperModel import WhisperModel
model = WhisperModel.from_pretrained("your_model_name")
```
替换`"your_model_name"`为实际下载的模型名称。
3. **实时音频输入**:
使用`sounddevice`捕获麦克风输入,将其分段并转化为小块音频数据。
```python
import sounddevice as sd
import numpy as np
def record_audio(num_samples):
audio_data, _ = sd.rec(num_samples, samplerate=16000, channels=1)
return audio_data
# 获取每个短片段的音频数据
audio_segments = []
for i in range(0, num_samples, model.sample_rate):
segment = record_audio(model.sample_rate)
audio_segments.append(segment)
```
4. **预测转文字**:
对每个音频片段进行预测,然后将结果连接成完整的文本。
```python
texts = [model.generate(text=segment.numpy())[0] for segment in audio_segments]
full_text = " ".join(texts)
```
5. **部署服务**:
将这个函数封装成Web服务器(如Flask或FastAPI),使其能够通过HTTP请求接收音频流,处理后返回文字。
记得根据你的需求调整录音时间(`num_samples`)、采样率等参数,以及部署环境的具体配置。
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