Whisper 语音识别

参考环境

我的操作电脑是 M1 Pro 芯片的 Mac。

前提条件

• 科学上网
• 命令行科学上网
• 安装好 Python 环境（我使用的是 Pyenv 来安装和管理 Python）
• Python 项目管理工具 uv

额外工具（可选）

• 命令行视频下载工具 yt-dlp
• 音视频图片操作工具 ffmpeg¹

视屏下载（可选）²

yt-dlp \
-f bestvideo+bestaudio \
--merge-output-format mp4 \
"https://youtu.be/9wV-HwoJYpk?si=f9MrHYjhreBogvyH"

替换自己想要下载视频的网址和格式

音频提取（可选）³

ffmpeg -i video.mp4 -vn audio.mp3

自己指定输入视频和要保存的音频的文件名

使用 uv 创建 Python 项目

uv init speech-recognition
cd speech-recognition

Python 最新版本超过 3.11，而 Whisper 支持试用的最高 Python 版本是 3.11，默认安装 Python 而不指定版本时，若直接运行 Whisper 就会报错失败。

uv python pin 3.11

使用 Whisper 进行语音识别

uv add openai-whisper
uv lock

这一步最好关闭科学上网代理，否则可能会遇到网络错误（我遇到了错误，有可能是我的代理证书问题）。

uv run whisper audio.mp3 \
--model tiny \
--language en \
--output_format srt

替换 audio.mp3 为自己的文件⁴

模型权重（tiny、base、small、medium、large），大小依次约为（50MB、130MB、500MB、1.5GB、3GB）， 模型越大效果越好，对电脑性能要求也越高。如果语音清晰，则小模型就能达到很好的效果

媒体文件中人物说话所使用的语言

输出格式（如 srt、txt、vtt）

用后清理

cd ..
rm -rf speech-recognition
uv cache clean

Q & A

Q: 为什么要使用 uv 创建项目，而不是直接运行 Whisper？

A: 因为 Whisper 支持的最高 Python 版本是 3.11，超过这个版本则直接无法安装运行，我之前已经 安装了 Python 3.13 了，不愿再降级折腾。

备注

1. yt-dlp 依赖 ffmpeg。 ↩

2. 此步骤只是为记录工具的使用，如果本地有或能通过其他方式得到视频则可略过。 ↩

3. yt-dlp 可以直接下载音频，多此一举只是为了记录工具使用。

   yt-dlp \
   --extract-audio \
   --audio-format mp3 \
   --audio-quality 0 \
   -o "%(title)s.%(ext)s" \
   "https://youtu.be/9wV-HwoJYpk?si=f9MrHYjhreBogvyH"
   

   ↩

4. 除了音频也可以指定视频（如：video.mp4） ↩