真快！几分钟就把视频语音识别为文本了，不到10行代码_github 语音转文字

虽然已经很简单了，但是对于程序员来说还是不够简洁，毕竟程序员都很“懒”，Whisper 虽说安装和调用已经很简单了，但还是需要独立安装 PyTorch 、ffmpeg 甚至 Rust。

将音视频文件中的音频转为文字内容，这个需求放到两年前还不大好实现，但是放到今天，几分钟就解决了。

听说有的公司为了抓取训练数据，已经把抖音、快手这些短视频平台上的视频扒了个遍，然后将其中的音频提取成文本，用作大数据模型的训练语料。

如果你有将视频或音频文件转文字的需要，不妨试一试今天提供的这个开源方案。比如搜索影视台词出现的时间点。

话不多说，进入正题。

Whisper

这个方案就是 OpenAI 开源的 Whisper，当然是用 Python 写的了，只需要简单安装几个包，然后几行代码一写，稍等片刻（根据你的机器性能和音视频长度不一），最终的文本内容就出来了，就是这么简单。

GitHub 仓库地址：https://github.com/openai/whisper

Fast-Whisper

虽然已经很简单了，但是对于程序员来说还是不够简洁，毕竟程序员都很“懒”，Whisper 虽说安装和调用已经很简单了，但还是需要独立安装 PyTorch 、ffmpeg 甚至 Rust。

于是，就有了更快、更简洁的 Fast-Whisper。Fast-Whisper 并不是简单封装了一下 Whisper，而是是使用 CTranslate2 重新实现 OpenAI 的 Whisper 模型，CTranslate2 是 Transformer 模型的快速推理引擎。

总结一下，也就是比 Whisper 更快，官方的说法是比 Whisper 快了 4-8 倍。不仅能支持 GPU ，还能支持 CPU，连我这台破 Mac 也能用。

GitHub 仓库地址：https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper

使用起来就两步。

1. 安装依赖包

pip install faster-whisper

1. 写代码

from faster_whisper import WhisperModel
 
model_size = "large-v3"
 
# Run on GPU with FP16
model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="float16")
 
# or run on GPU with INT8
# model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="int8_float16")
# or run on CPU with INT8
# model = WhisperModel(model_size, device="cpu", compute_type="int8")
 
segments, info = model.transcribe("audio.mp3", beam_size=5)
 
print("Detected language '%s' with probability %f" % (info.language, info.language_probability))
 
for segment in segments:
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))

没错，就是这么简单。

能做什么呢

正好有个朋友想做短视频，发一些鸡汤文学的视频，鸡汤就来自于一些名家访谈的视频。但是，他又不想把完整的视频看一遍，就想用最快的方式把文本内容弄下来，然后读文字，因为读文字要比看一篇视频快的多，而且还可以搜索。

我就说，连完整的看一篇视频的虔诚之心都没有，能经营好账号吗。

于是我给他做了一个，就是用的 Fast-Whisper。

客户端

客户端用 Swift ，只支持 Mac 端。

1. 选则一个视频；
2. 然后点击「提取文本」，这时会调用 Python 接口，需要等待一段时间；
3. 加载解析出的文本以及出现的开始、截止时间；
4. 选了一个开始时间和一个结束事件；
5. 点击「导出」按钮，视频片段就导出了；

，时长00:10

服务端

服务端当然就是 Python ，然后用 Flask 包装一下，对外放开接口。

from flask import Flask, request, jsonify
from faster_whisper import WhisperModel
 
app = Flask(__name__)
 
model_size = "large-v2"
model = WhisperModel(model_size, device="cpu", compute_type="int8")
 
 
@app.route('/transcribe', methods=['POST'])
def transcribe():
    # Get the file path from the request
    file_path = request.json.get('filePath')
 
    # Transcribe the file
    segments, info = model.transcribe(file_path, beam_size=5, initial_prompt="简体")
    segments_copy = []
    with open('segments.txt', 'w') as file:
        for segment in segments:
            line = "%.2fs|%.2fs|[%.2fs -> %.2fs]|%s" % (
                segment.start, segment.end, segment.start, segment.end, segment.text)
            segments_copy.append(line)
            file.write(line + '\n')
 
    # Prepare the response
    response_data = {
        "language": info.language,
        "language_probability": info.language_probability,
        "segments": []
    }
 
    for segment in segments_copy:
        response_data["segments"].append(segment)
 
    return jsonify(response_data)
 
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=False)

以上就是个抛砖引玉的小工具，留着自己用用也足够了。