python怎么faster_whisper
时间: 2025-04-16 18:15:03 浏览: 63
### 使用 `faster-whisper` 实现高效语音识别
为了提高 Whisper 模型的推理速度并降低资源消耗,可以采用 `faster-whisper` 库。此库基于 FasterTransformer 和 TensorRT 技术优化了原始模型性能[^1]。
安装依赖项如下所示:
```bash
pip install faster-whisper
```
下面是一个简单的例子来展示如何加载预训练好的 `tiny.en` 模型,并执行音频文件转录任务:
```python
from faster_whisper import WhisperModel
model_size = "tiny.en"
# 加载指定大小的语言模型
model = WhisperModel(model_size, device="cpu", compute_type="int8")
# 对输入音频片段进行编码和解码操作完成转写过程
segments, info = model.transcribe("audio.mp3")
print(f"Detected language '{info.language}' with probability {info.language_probability}")
for segment in segments:
print(f"[{segment.start:.2f} -> {segment.end:.2f}] {segment.text}")
```
对于更复杂的场景或更大规模的数据集处理需求,则建议根据实际硬件条件调整参数配置以获得最佳效果。例如,在 GPU 上运行时可以选择更高精度模式 (`float16`) 或者尝试其他不同版本的多语种通用模型(`small`, `medium`, etc.) 来平衡质量与效率之间的关系。
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