部署whisper 映射

### Whisper 的部署及映射配置 Whisper 是由 OpenAI 开发的一个强大的自动语音识别 (ASR) 工具，支持多种语言并具有较高的准确性[^1]。以下是关于如何部署 Whisper 及其映射配置的相关说明。 #### 一、环境准备 为了成功运行 Whisper，需先安装 Python 和必要的依赖库。推荐使用虚拟环境来管理项目所需的包版本。创建虚拟环境并通过 pip 安装 whisper 库： ```bash pip install virtualenv virtualenv venv_whisper source venv_whisper/bin/activate pip install git+https://github.com/openai/whisper.git ``` 上述命令会克隆官方仓库并将所需模块安装到本地环境中[^2]。 #### 二、模型下载与加载 Whisper 提供多个预训练模型以适应不同性能需求。这些模型可通过 `load_model` 函数加载： ```python import whisper model = whisper.load_model("base") # 加载基础版模型 print("Model loaded.") ``` 这里选择了 `"base"` 模型作为示例；如果硬件资源允许，则可以尝试更大规模的变体如 `"large"` 来获得更精确的结果[^3]。 #### 三、音频文件处理 对于输入数据部分，需要确保传入的是单声道 PCM WAV 文件或其他常见格式（MP3, FLAC）。可以通过 pydub 或 ffmpeg 等工具转换成适合的形式后再传递给 transcribe 方法： ```python from scipy.io.wavfile import write import numpy as np # 假设我们有一个采样率为 16kHz 的 NumPy 数组表示声音信号 data write("output.wav", 16000, (data * 32767).astype(np.int16)) result = model.transcribe("output.wav") print(result["text"]) ``` 此代码片段展示了如何保存原始音频数组至磁盘上，并调用 transcribe() 对其执行转录操作[^4]。 #### 四、API 映射配置 当希望将 Whisper 整合进 Web 服务或者 RESTful API 中时，可利用 FastAPI 构建简单的接口实现这一目标： ```python from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from tempfile import NamedTemporaryFile import shutil app = FastAPI() @app.post("/transcribe/") async def create_upload_file(file: UploadFile = File(...)): with NamedTemporaryFile(delete=False) as tmp: shutil.copyfileobj(file.file, tmp) tmp_name = tmp.name result = model.transcribe(tmp_name) return {"transcription": result["text"]} ``` 在这个例子中定义了一个 POST 路径 `/transcribe/` 接受上传的多媒体文件对象，之后临时存储该文件以便后续处理完成后再返回 JSON 格式的响应内容[^5]。 ---