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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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