如何在本地部署Whisper要在本地用起来，首先得装好环境和依赖。我一步步摸索，总结了下面几个关键步骤：1. 安装Whisper库安装很简单，直接用pip就行：pip install openai-whisper2. 处理音频输入实时转录需要从麦克风抓取音频流。我选了pyaudio来干这个活儿，它简单好用，能实时捕获音频数据。安装pyaudio：pip install...
安装Whisper 虽然Whisper模型本身不直接通过pip安装,但我们可以使用OpenAI提供的whisper库(基于社区贡献),或者通过GitHub上的官方仓库(https://github.com/openai/whisper)直接运行模型。这里,我们假设您已经下载了Whisper的预训练模型文件。 安装whisper库(如果可用) pip install whisper 注意:由于技术更新迅速,此命令在撰写...
pip install python-whisper 1. 使用Python Whisper 使用Python Whisper实时语音识别功能非常简单。首先,需要导入Python Whisper库: importwhisper 1. 然后,可以通过以下代码示例开始实时语音识别: deflisten_speech():recognizer=whisper.Recognizer()withwhisper.Microphone()assource:print("请开始说话...")audio=recogniz...
由于Whisper目前可能不在PyPI上直接可用,你可能需要从GitHub上克隆其仓库并按照其README文件中的指示进行安装。此外,你还需要安装torch(PyTorch)库,因为Whisper是基于PyTorch构建的。 pip install torch # 假设你已经从GitHub克隆了whisper仓库 cd whisper pip install -e . 示例代码 以下是一个简单的Python脚本,展示了...
pip install whisper 1. 使用whisper进行语音转文本 使用whisper进行语音转文本非常简单。首先,需要导入whisper库: importwhisper 1. 接下来,可以使用whisper中的speech_to_text函数将语音转换为文本: text=whisper.speech_to_text('audio.wav') 1. 上述代码将读取名为audio.wav的音频文件,并将其转换为文本。转换结...
(下一步报错执行这一步)前往Rust官网“Get started”,选择“Download Rustup-init.exe”安装Rust(www.rust-lang.org)。将Rust添加到PATH,再运行pip install setuptools-rust 运行pip install whisper来安装whisper,如果你渴望更新的功能,应前往GitHub的Whisper项目页面遵照Readme进行安装。
根据github[https://github.com/openai/whisper]在安装whisper中我遇到了一些问题:我通过conda设置了一个名为whisper的虚拟环境,安装了Python 3.9.9 以及 PyTorch 1.10.1,然后直接使用pip install -U openai-whisper直接安装whisper。问题在于numpy的版本太高,导致报错,将numpy的版本由2.0.2下调至1.23.5,可以运行。
推动人工智能技术的发展:通过对Whisper模型的研究和应用,可以进一步推动相关领域,如自然语言处理、机器学习等领域的技术进步。 pip install-Uopenai-whisperpip install git+https://github.com/openai/whisper.git# on Ubuntu or Debiansudo apt update && sudo apt install ffmpeg# on Arch Linuxsudo pacman-Sffmpe...
Whisper的使用与安装指导 pip install --upgrade --no-deps --force-reinstall git+https://github.com/openai/whisper.git 欲有效运用Whisper,首先需在系统内安装ffmpeg软件以支持音频的流畅处理。其次,请访问相关网站获取Whisper及Git工具并按指引进行安装。至此,您便可在命令行环境下顺畅启动Whisper,将音频转化为文...
Whisper经常被人诟病的一点是对中文语音转写后标点符号的支持不够完备。首先安装whisper: pip install -U openai-whisper 编写转写脚本: import whisper device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu" audio = whisper.load_audio(audio_path) audio = whisper.pad_or_trim(audio) model = ...