windows部署whisper模型
时间: 2025-06-04 20:25:37 浏览: 25
### 如何在 Windows 系统中部署 Whisper 语音识别模型
#### 准备工作
为了能够在 Windows 上顺利部署 Whisper 模型,需要先安装 Python 和必要的依赖库。建议使用 Anaconda 或 Miniconda 来管理虚拟环境和包。
创建一个新的 Conda 虚拟环境并激活该环境:
```bash
conda create -n whisper-env python=3.9
conda activate whisper-env
```
接着安装 PyTorch 及其他所需软件包。对于 CPU 版本的安装命令如下所示;如果有 GPU,则应选择相应的 CUDA 版本来加速计算[^1]。
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
```
#### 下载预训练好的 Whisper 模型文件
Whisper 提供了几种不同大小的预训练模型可供下载,具体取决于硬件条件和个人需求来挑选合适的版本。通常情况下 `base` 就已经足够满足大多数应用场景的需求了[^2]。
```python
import whisper
model = whisper.load_model("base")
```
这段代码会自动从互联网获取对应的权重参数并将它们缓存到本地磁盘以便后续重复利用而不必每次都重新下载。
#### 实现简单的录音转文字功能
下面给出一段完整的 Python 示例程序,用于读取麦克风输入的声音片段,并将其转换成文本输出显示出来[^3]。
```python
import sounddevice as sd
from scipy.io.wavfile import write
import numpy as np
import whisper
def record_audio(filename="output.wav", duration=5, fs=44100):
myrecording = sd.rec(int(duration * fs), samplerate=fs, channels=2)
sd.wait() # Wait until recording is finished
write(filename, fs, myrecording)
record_audio()
audio_file_path = "output.wav"
transcription = model.transcribe(audio_file_path)["text"]
print(f"Transcribed Text: {transcription}")
```
此脚本首先录制五秒钟长的立体声音频保存至当前目录下的 output.wav 文件里,之后再调用之前加载过的 Whisper 对象来进行实际的文字化处理操作最后打印出结果字符串。
#### 测试与优化
完成上述步骤后就可以尝试运行整个流程看看效果如何了。如果一切正常的话应当可以看到控制台窗口中有被识别出来的语句内容呈现出来。当然这只是一个非常基础的例子,在真实项目当中可能还需要考虑更多细节方面的问题比如错误处理机制、性能优化措施等等[^4]。
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