语音转字幕：Whisper模型的功能和使用

🎈使用方法

模型下载

模型下载地址：https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp large-v1模型比较大，但是会更准确一些。我这边就用large系列模型好了，虽然显卡不咋地，但是跑这个还是够用了,根据限制自行选择模型，占用内存越大越准确。

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模型工具

下载官方提供的客户端，客户端下载可能需要梯子，此处为了节省大家时间，我下载了个最新版本的客户端 点击这里下载 下载后解压

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双击WhisperDesktop.exe运行 打开页面，选择模型文件

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点击OK，加载模型 然后选择语言，例如我的视频是中文版的，就选择中文 然后选择需要处理的音视频文件，以及选择输出文本样式格式（例如我选择的是带时间线的，每个文本会自带文字信息）和需要保存的文件名称等。

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完了以后，点击Transcribe，然后开始执行，稍等一回一会就导出了

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然后查看成功导出的文件

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🎈功能介绍

Whisper模型是由OpenAI开发的一种先进的自动语音识别系统。

🍮功能：

多语言支持：Whisper模型支持99种不同语言的转录，这意味着无论音频是用哪种语言录制的，模型都能够将其识别并转录为文本。 语音翻译：除了多语言转录外，Whisper模型还能够将识别的文本从原始语言翻译为英语。这使得它成为一个强大的跨语言交流工具。 鲁棒性：Whisper模型对于口音、背景噪音和技术语言具有很好的鲁棒性，这意味着在各种不同的环境和条件下，模型都能够保持较高的识别准确率。 多任务处理能力：模型可以执行包括语言识别、多语言语音转录和英语语音翻译等多种任务，这使得它在实际应用中具有很高的灵活性。

🍮使用：

开源与免费：与DALLE-2和GPT-3等其他OpenAI模型不同，Whisper是一个免费的开源模型。用户可以自由地使用和修改模型，以满足自己的需求。 模型架构：Whisper模型采用了一种简单的端到端方法，利用Transformer模型的编码器-解码器结构。输入的音频被分成30秒一段的模块，然后转换成log-Mel频谱图，再传递给编码器进行计算注意力，最后由解码器预测相应的文本。 训练数据：模型使用了从网络上收集的680,000小时的多语言和多任务监督数据进行训练。这些数据涵盖了多种语言、口音和背景噪音，使得模型能够在各种场景下保持较高的识别准确率。 效果与应用场景：Whisper模型的效果比市面上很多音频转文字的工具都要好，可以广泛应用于语音助手、语音识别和语音翻译等场景。例如，它可以用于将语音转换为文本以便进行编辑或搜索，或者用于实现跨语言交流。 总的来说，Whisper模型是一个功能强大、多任务的自动语音识别系统，其开源免费的特点使得它具有很高的灵活性和可扩展性，适用于各种语音识别和语音翻译等场景。

🍚总结

大功告成，撒花致谢🎆🎇🌟，关注我不迷路，带你起飞带你富。