Whisper Large-v3语音识别模型 python环境搭建

要搭建一个使用 Whisper Large-v3 模型的环境，你可以遵循以下步骤。Whisper Large-v3 是 OpenAI 开发的一个强大的语音识别模型，主要用于自动语音识别任务。这里我们将使用 Python 来搭建环境，并利用 Hugging Face 的 Transformers 库来加载和使用 Whisper Large-v3 模型。

1、使用 pip 安装 Transformers 库，它是 Hugging Face 提供的一个用于加载和使用预训练模型的库。

pip install transformers[torch] torch torchaudio

这里，transformers[torch] 安装了 Transformers 库及其对 PyTorch 的支持，torch 和 torchaudio 是 PyTorch 和 PyTorch Audio，用于处理音频数据。

2、现在你可以使用 Whisper Large-v3 模型了。以下是一个简单的示例代码，展示如何加载模型并使用它进行语音识别：

from transformers import Wav2Vec2Processor, Wav2Vec2ForCTC
import torchaudio
 
# 加载预训练的 Whisper Large-v3 模型和处理器
model_name = "openai/whisper-large-v2"  # 注意：这里用的是 whisper-large-v2，因为 whisper-large-v3 可能还未正式发布或存在名称变更
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained(model_name)
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(model_name)
 
# 加载音频文件
audio_path = "path_to_your_audio_file.wav"  # 替换为你的音频文件路径
input_audio, sample_rate = torchaudio.load(audio_path)
input_values = processor(input_audio, sampling_rate=sample_rate, return_tensors="pt").input_values
 
# 进行语音识别
with torch.no_grad():
    logits = model(input_values).logits
    predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
    transcription = processor.decode(predicted_ids[0])
    print(transcription)