本地部署whisper实时识别音频完整代码

<think>好的，我现在需要处理用户关于在本地部署Whisper进行实时音频识别的完整代码请求。首先，用户可能已经尝试过一些方法，但可能遇到了问题或者需要更详细的指导。我需要确保回答结构清晰，分步骤说明，并且提供有效的代码示例。 首先，我应该确认Whisper的基本使用方式。Whisper是OpenAI的开源语音识别模型，支持多种语言和格式。用户需要本地部署，所以可能需要安装Python环境和必要的库，比如PyAudio、PyTorch和Whisper本身。 接下来，实时音频处理需要实时录音和流式处理。可能需要使用PyAudio来捕获音频输入，然后将音频数据分段输入到Whisper模型中进行转录。不过要注意，Whisper默认处理的是整个音频文件，实时流式处理可能需要调整，比如将音频分成块，然后逐步处理。 然后，我需要考虑如何将录音的音频数据转换成Whisper可接受的输入格式。通常，录音是实时的PCM数据，需要转换成numpy数组或者保存为临时文件。或者使用内存中的缓冲区，避免频繁的磁盘写入，提高实时性。 还需要注意Whisper模型的加载，不同的模型大小（如tiny、base、small等）会影响识别速度和准确性。用户可能需要根据硬件配置选择合适的模型。比如，使用GPU加速可能需要安装CUDA版本的PyTorch。 另外，实时处理可能会有延迟问题。Whisper本身设计用于离线处理，所以实时流式处理可能需要优化，比如减少每次处理的音频长度，或者使用多线程来并行录音和处理。 然后，我需要编写代码示例，分步骤说明安装依赖、录音、加载模型、实时处理和显示结果。代码需要正确使用PyAudio的回调函数或流读取方式，将音频数据收集到缓冲区，当达到一定长度后调用Whisper进行转录。 可能遇到的问题包括音频格式转换、模型加载失败、依赖冲突等。需要提醒用户安装正确的版本，比如PyAudio可能需要PortAudio的开发库，在Linux上需要先安装相关依赖。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解，比如性能优化、处理不同音频格式、提升准确性等。确保引用格式正确，如果有的话，但根据用户提供的参考引用，似乎没有直接相关的，可能需要忽略或寻找其他合适的引用，但用户示例中的引用是kubectl命令，可能与当前主题无关，所以可能不需要添加引用标识。</think>以下是关于在本地部署Whisper实现实时音频识别的分步指南及代码示例： --- ### 本地部署Whisper实时音频识别 #### **1. 环境准备** 安装必要依赖（需Python 3.8+）： ```bash pip install torch torchaudio pyaudio openai-whisper ``` #### **2. 实时音频捕获与识别代码** ```python import pyaudio import wave import numpy as np import whisper # 加载Whisper模型（根据硬件选择模型大小：tiny/base/small/medium） model = whisper.load_model("base") def record_realtime(): CHUNK = 1024 # 每次读取的音频块大小 FORMAT = pyaudio.paInt16 # 音频格式 CHANNELS = 1 # 单声道 RATE = 16000 # 采样率（Whisper推荐值） p = pyaudio.PyAudio() stream = p.open( format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK ) print("开始实时录音（按Ctrl+C停止）...") try: while True: # 采集2秒音频数据（可调整） frames = [] for _ in range(0, int(RATE / CHUNK * 2)): data = stream.read(CHUNK) frames.append(np.frombuffer(data, dtype=np.int16)) # 转换为Whisper需要的格式 audio_np = np.concatenate(frames).astype(np.float32) / 32768.0 # 执行语音识别 result = model.transcribe(audio_np, language="zh") print("识别结果:", result["text"]) except KeyboardInterrupt: print("停止录音") stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() if __name__ == "__main__": record_realtime() ``` #### **3. 关键优化点** - **模型选择**：`tiny`模型速度最快但精度低，`medium`精度高但需要GPU加速[^1] - **音频分段**：通过调整`RATE / CHUNK * N`中的`N`值控制每次处理的音频时长 - **硬件加速**：安装CUDA版PyTorch可提升GPU推理速度 ---