whisper录音识别
时间: 2025-06-04 10:52:00 浏览: 10
### 使用 Whisper 模型进行音频转文字录音识别
为了利用 OpenAI 的 Whisper 模型完成从音频到文本的转换,需先准备好环境并加载模型。具体来说,在 Python 中可以通过 `whisper` 库来简化这一过程[^1]。
#### 安装依赖库
首先应安装必要的软件包,这通常涉及通过 pip 工具获取最新版本的 `openai-whisper` 或者直接称为 `whisper` 的库:
```bash
pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
```
#### 加载预训练模型
接着定义函数用于加载预先训练好的 Whisper 模型实例。这里可以选择不同的模型大小(如 tiny, base, small, medium, large),其中较小尺寸的模型运行速度更快但准确性较低;而较大尺寸则相反[^2]。
```python
import whisper
model = whisper.load_model("base") # 可选参数:"tiny", "small", "medium", "large"
```
#### 实现音频转文字功能
创建一个名为 `transcribe_audio` 的方法接收音频文件路径作为输入,并返回由给定模型产生的文本输出。此过程中调用了模型对象自带的方法来进行实际处理工作。
```python
def transcribe_audio(audio_path):
result = model.transcribe(audio_path)
return result["text"]
```
对于非 WAV 格式的音频文件,可能需要额外步骤将其转换成适合处理的形式再传入上述函数中。
最后提供了一个简单的测试案例演示整个流程的应用方式,只需替换示例中的音频文件名即可开始尝试自己的样本。
```python
if __name__ == "__main__":
audio_file = "example.mp3" # 用户自备的有效音频文件路径
transcription = transcribe_audio(audio_file)
print(f"Transcribed text:\n{transcription}")
```
Whisper 不仅限于基本的语音识别任务,还支持多种高级特性比如多语言支持以及自动翻译等功能[^3]。
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