实时语音识别whisper

### 使用 Whisper 进行实时语音识别 Whisper 是由 OpenAI 开发的一种自动语音识别 (ASR) 模型，它支持多语言、鲁棒性强，并能够处理不同口音和背景噪声的情况[^4]。尽管 Whisper 并未提供官方的 API 接口，但它可以通过其 Python 库实现集成到应用程序中以完成实时语音识别任务。 以下是关于如何使用 Whisper 的 `whisper` Python 库来执行实时语音识别的具体说明： #### 安装依赖项 要开始使用 Whisper，需先安装必要的库： ```bash pip install git+https://github.com/openai/whisper.git ``` 如果计划在 GPU 上运行模型，则还需要安装 PyTorch 和 CUDA 工具包（取决于硬件配置）。例如，在 NVIDIA 设备上可以运行以下命令： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` #### 编写代码示例 下面是一个简单的脚本，展示如何利用 Whisper 对麦克风输入进行实时转录： ```python import sounddevice as sd import queue from scipy.io.wavfile import write import whisper def record_and_transcribe(model_name="base"): model = whisper.load_model(model_name) q = queue.Queue() def callback(indata, frames, time, status): if status: print(status, flush=True) q.put(indata.copy()) try: with sd.InputStream(samplerate=16000, channels=1, dtype='int16', blocksize=int(16000 * 2), callback=callback): while True: audio_data = q.get() # 将音频数据转换为适合模型的形式 audio_np = audio_data.flatten().astype('float32') / 32768.0 result = model.transcribe(audio_np) text = result["text"] print(f"Transcribed Text: {text}", end="\r", flush=True) except KeyboardInterrupt: print("\nStopped recording.") if __name__ == "__main__": record_and_transcribe("tiny") # 可选参数："tiny", "base", "small", "medium", 或 "large" ``` 上述代码片段实现了通过麦克风录制音频并将其传递给 Whisper 模型的功能。注意这里选择了较小版本的预训练模型 `"tiny"` 来提高性能；对于更高精度的需求可以选择更大的模型如 `"base"` 或者 `"large"`，但这会增加计算资源消耗以及延迟时间[^5]。 #### 性能优化建议 为了提升实时性表现，可考虑以下几个方面调整设置： - **降低采样率**：虽然标准 CD 质量声音采用的是 44.1kHz 或更高的频率，但对于大多数 ASR 系统来说，16kHz 已经足够满足需求。 - **选择合适的模型大小**：较大的模型通常具有更好的准确性但也更耗时。因此应权衡速度与质量之间的关系选取最适配当前场景的那个选项。 - **批量处理技术**：当连续接收到来自用户的讲话内容时，不是每次接收到新片段就立即发送请求而是等待积累一定长度后再统一提交分析这样既能减少网络交互次数又能充分利用GPU加速效果从而进一步缩短整体响应周期。 #### 局限性和注意事项 需要注意的是，由于 Whisper 主要是针对离线文件设计而非专门面向流式传输环境下的即时反馈应用场合所以可能存在一定的滞后现象特别是在低规格设备或者复杂环境下尤为明显。此外某些特定领域术语可能无法被正确解析除非事先经过定制化训练过程加以改进[^6]。