Whisper.cpp 编译使用
whisper.cpp 是牛人 ggerganov 对 openai 的 whisper 语音识别模型用 C++ 重新实现的项目，开源在 github 上，具有轻量、性能高，实用性强等特点。这篇文章主要记录在 windows 平台，如何使用该模型在本地端进行语音识别。
下载
whisper.cpp 的开源地址在 ggerganov/whisper.cpp: Port of OpenAI’s Whisper model in C/C++ (github.com)，首先将项目下载在本地。
git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp whisper.cpp 项目里提供了几个现成的模型。建议下载 small 以上的模型，不然识别效果完全无法使用。
我们可以使用下面命令下载指定模型，下载好之后，它们存储在 models 文件夹下。
.\models\download-ggml-model.cmd small 编译
在项目根目录执行 make 即可编译，得到 main.exe 可执行文件，然后用 main 文件就可以转录本地语音文件了。
> make 转录本地语言
samples 语言文件
先我们用项目里自带的一段语音，来体验一下识别效果。其中 -m 指定模型 -f 指定语音文件> PS C:\Users\aiyolo\whisper.cpp> ./main.exe -m C:\Users\aiyolo\whisper.cpp\models\ggml-base.bin -f C:\Users\aiyolo\whisper.cpp\samples\jfk.wav whisper_init_from_file_no_state: loading model from 'C:\Users\aiyolo\whisper.cpp\models\ggml-base.bin' whisper_model_load: loading model whisper_model_load: n_vocab = 51865 whisper_model_load: n_audio_ctx = 1500 whisper_model_load: n_audio_state = 512 whisper_model_load: n_audio_head = 8 whisper_model_load: n_audio_layer = 6 whisper_model_load: n_text_ctx = 448 whisper_model_load: n_text_state = 512 whisper_model_load: n_text_head = 8 whisper_model_load: n_text_layer = 6 whisper_model_load: n_mels = 80 whisper_model_load: f16 = 1 whisper_model_load: type = 2 whisper_model_load: mem required = 215.00 MB (+ 6.00 MB per decoder) whisper_model_load: adding 1608 extra tokens whisper_model_load: model ctx = 140.60 MB whisper_model_load: model size = 140.54 MB whisper_init_state: kv self size = 5.25 MB whisper_init_state: kv cross size = 17.58 MB system_info: n_threads = 4 / 16 | AVX = 1 | AVX2 = 1 | AVX512 = 0 | FMA = 1 | NEON = 0 | ARM_FMA = 0 | F16C = 1 | FP16_VA = 0 | WASM_SIMD = 0 | BLAS = 0 | SSE3 = 1 | VSX = 0 | main: processing 'C:\Users\aiyolo\whisper.cpp\samples\jfk.wav' (176000 samples, 11.0 sec), 4 threads, 1 processors, lang = en, task = transcribe, timestamps = 1 ... [00:00:00.000 --> 00:00:07.600] And so my fellow Americans ask not what your country can do for you, [00:00:07.600 --> 00:00:10.600] ask what you can do for your country. whisper_print_timings: load time = 108.72 ms whisper_print_timings: fallbacks = 0 p / 0 h whisper_print_timings: mel time = 88.37 ms whisper_print_timings: sample time = 104.12 ms / 28 runs ( 3.72 ms per run) whisper_print_timings: encode time = 824.49 ms / 1 runs ( 824.49 ms per run) whisper_print_timings: decode time = 138.39 ms / 28 runs ( 4.94 ms per run) whisper_print_timings: total time = 1302.72 ms 可以看到识别效果很好。
识别中文
用系统的录音机录制了 OpenAI 的 Whisper 模型是一个很伟大的发明。
由于 whisper.cpp 目前只支持 16 khz 的 wav 文件格式的语言文件，需要先使用 ffmpeg 将语音文件转成所需的格式。
windows 平台可以使用 choco 命令来安装 FFmpeg 。
> choco install ffmpeg 然后，将其转成需要的格式。
> ffmpeg -i '.\录音 (2).wav' -ar 16000 -ac 1 -c:a pcm_s16le output.wav 接着使用 whisper 进行识别。
./main.exe -l auto -m C:\Users\aiyolo\whisper.cpp\models\ggml-small.bin -f "C:\Users\aiyolo\Documents\录音\output.wav" -osrt 上面面命令中：
-l 选项指定的语种，设置成 auto 会自动检测。 -osrt 将输出 srt 文件格式的文本。打开文件看看最终的效果。
相比之下 base 模型的输出结果不尽人意，而 small 模型基本能达到日常的用途。
实时转录
再来试一下，实时语音转录功能。实时语音转录需要得到 stream 文件。使用 make stream 命令编译, 发现需要依赖 sdl 库。
> make stream In file included from examples/common-sdl.cpp:1: examples/common-sdl.h:3:10: fatal error: SDL.h: No such file or directory 3 | #include <SDL.h> 由于我使用 mingw 编译的，我可以直接使用下面命令安装 sdl 依赖库。
$ pacman -S mingw-w64-x86_64-SDL2 依赖库安装成功后，编译也顺利完成，得到 stream.exe 文件。但是在 windows 执行下面命令，还不能达到实时转录的效果。
./stream -m ./models/ggml-base.en.bin -t 8 --step 500 --length 5000 
