# Openai Whisper > 本地语音转文字工具，基于OpenAI Whisper模型。无需API密钥，支持多种音频格式和语言识别。 - Skill: `caoronglin/openai-whisper` (Agent Skill, multi-file: 2 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add caoronglin/openai-whisper` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/caoronglin/openai-whisper/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Integrations & APIs - Author: caoronglin (https://skillmd.com/u/caoronglin) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/caoronglin/openai-whisper --- # Whisper - 本地语音转文字工具 使用 `whisper` 命令行工具在本地进行语音转文字，基于OpenAI Whisper模型。无需API密钥，支持多种音频格式和语言识别。 ## 🚀 快速开始 ### 基本转录 ```bash # 转录MP3文件 whisper audio.mp3 --model medium --output_format txt # 转录M4A文件 whisper audio.m4a --model small --output_format srt # 转录WAV文件 whisper audio.wav --model large --output_format vtt ``` ### 指定输出目录 ```bash # 输出到当前目录 whisper audio.mp3 --output_dir . # 输出到指定目录 whisper audio.mp3 --output_dir ./transcripts/ # 输出多个格式 whisper audio.mp3 --output_format txt,srt,vtt --output_dir ./output/ ``` ## 📝 功能详解 ### 模型选择 ```bash # 小模型 - 速度快，准确度较低 whisper audio.mp3 --model tiny whisper audio.mp3 --model base whisper audio.mp3 --model small # 中模型 - 平衡速度和准确度 whisper audio.mp3 --model medium # 大模型 - 速度慢，准确度高 whisper audio.mp3 --model large whisper audio.mp3 --model large-v1 whisper audio.mp3 --model large-v2 whisper audio.mp3 --model large-v3 # Turbo模型（默认）- 优化速度 whisper audio.mp3 --model turbo ``` ### 输出格式 ```bash # 纯文本 whisper audio.mp3 --output_format txt # 字幕文件 whisper audio.mp3 --output_format srt # SubRip格式 whisper audio.mp3 --output_format vtt # WebVTT格式 whisper audio.mp3 --output_format tsv # 制表符分隔值 # JSON格式（包含时间戳和置信度） whisper audio.mp3 --output_format json # 所有格式 whisper audio.mp3 --output_format all ``` ### 语言处理 ```bash # 自动检测语言 whisper audio.mp3 # 指定语言（提高准确度） whisper audio.mp3 --language Chinese whisper audio.mp3 --language English whisper audio.mp3 --language Japanese whisper audio.mp3 --language Korean whisper audio.mp3 --language Spanish # 翻译为英文 whisper audio.mp3 --task translate # 指定语言并翻译 whisper audio.mp3 --language Chinese --task translate ``` ## 🎯 实用示例 ### 示例1：会议录音转录 ```bash # 高质量转录会议录音 whisper meeting_recording.mp3 \ --model large \ --language Chinese \ --output_format txt,srt \ --output_dir ./meeting_transcripts/ # 生成带时间戳的文本 whisper meeting.mp3 --output_format txt --word_timestamps True ``` ### 示例2：播客节目处理 ```bash # 批量处理播客音频 for podcast in podcasts/*.mp3; do basename=$(basename "$podcast" .mp3) whisper "$podcast" \ --model medium \ --language English \ --output_format txt,srt \ --output_dir "transcripts/${basename}/" done ``` ### 示例3：视频字幕生成 ```bash # 从视频提取音频并生成字幕 ffmpeg -i video.mp4 -vn -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 audio.wav whisper audio.wav --model medium --output_format srt # 直接处理视频文件（如果支持） whisper video.mp4 --model small --output_format srt ``` ### 示例4：多语言内容处理 ```bash #!/bin/bash # 多语言音频处理脚本 AUDIO_FILE="$1" # 检测语言 echo "检测音频语言..." LANG_INFO=$(whisper "$AUDIO_FILE" --model tiny --output_format json | jq -r '.language') echo "检测到的语言: $LANG_INFO" # 根据语言选择处理方式 case "$LANG_INFO" in "zh"|"zh-cn"|"zh-tw") echo "中文内容，使用大模型..." whisper "$AUDIO_FILE" --model large --language Chinese --output_format txt,srt ;; "en") echo "英文内容，使用中模型并翻译..." whisper "$AUDIO_FILE" --model medium --language English --output_format txt,srt whisper "$AUDIO_FILE" --model medium --language English --task translate --output_format txt ;; *) echo "其他语言，使用自动检测..." whisper "$AUDIO_FILE" --model medium --output_format txt,srt ;; esac ``` ### 示例5：批量处理工作流 ```bash #!/bin/bash # 批量音频转录工作流 INPUT_DIR="./raw_audio" OUTPUT_DIR="./transcripts" LOG_FILE="./transcription.log" mkdir -p "$OUTPUT_DIR" echo "=== 批量转录开始 $(date) ===" > "$LOG_FILE" find "$INPUT_DIR" -type f \( -name "*.mp3" -o -name "*.wav" -o -name "*.m4a" -o -name "*.flac" \) | while read audio_file; do BASENAME=$(basename "$audio_file") FILENAME="${BASENAME%.*}" echo "处理: $BASENAME" | tee -a "$LOG_FILE" # 创建输出子目录 mkdir -p "$OUTPUT_DIR/$FILENAME" # 转录音频 whisper "$audio_file" \ --model medium \ --output_format txt,srt,json \ --output_dir "$OUTPUT_DIR/$FILENAME" \ --verbose 2>&1 | tee -a "$LOG_FILE" echo "完成: $BASENAME" | tee -a "$LOG_FILE" echo "---" | tee -a "$LOG_FILE" done echo "=== 批量转录结束 $(date) ===" >> "$LOG_FILE" echo "所有音频处理完成！结果保存在: $OUTPUT_DIR" ``` ## ⚙️ 高级选项 ### 性能优化 ```bash # 使用GPU加速（如果可用） whisper audio.mp3 --device cuda # 使用CPU（默认） whisper audio.mp3 --device cpu # 指定线程数 whisper audio.mp3 --threads 4 # 批处理大小 whisper audio.mp3 --batch_size 16 ``` ### 处理控制 ```bash # 指定时间范围 whisper audio.mp3 --start_at 60 --stop_at 300 # 处理1-5分钟部分 # 温度控制（影响随机性） whisper audio.mp3 --temperature 0.0 # 确定性最高 whisper audio.mp3 --temperature 0.2 # 推荐值 whisper audio.mp3 --temperature 1.0 # 随机性最高 # 词级时间戳 whisper audio.mp3 --word_timestamps True # 抑制重复 whisper audio.mp3 --suppress_repetitions True ``` ### 输出控制 ```bash # 输出文件名前缀 whisper audio.mp3 --output_name "transcript" # 详细输出 whisper audio.mp3 --verbose True # 进度显示 whisper audio.mp3 --progress True # 无进度显示（用于脚本） whisper audio.mp3 --progress False ``` ## 🔧 故障排除 ### 常见问题 **1. 模型下载失败** ```bash # 手动设置模型缓存目录 export WHISPER_CACHE_DIR="/path/to/cache" # 使用国内镜像（如果可用） # 设置环境变量或手动下载模型 ``` **2. 内存不足** ```bash # 使用更小的模型 whisper audio.mp3 --model tiny # 分块处理长音频 whisper audio.mp3 --chunk_length 30 # 30秒分块 ``` **3. 音频格式不支持** ```bash # 使用ffmpeg转换格式 ffmpeg -i input.avi -vn -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 output.wav # 批量转换 for file in *.m4a; do ffmpeg -i "$file" -vn -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 "${file%.m4a}.wav" done ``` **4. 识别准确度低** ```bash # 指定正确的语言 whisper audio.mp3 --language Chinese # 使用更大的模型 whisper audio.mp3 --model large # 预处理音频（降噪、归一化） # 使用音频编辑软件预处理 ``` ### 调试技巧 ```bash # 查看版本信息 whisper --version # 列出可用模型 whisper --list_models # 测试模型下载 whisper --test_models # 详细日志 whisper audio.mp3 --verbose True --debug True ``` ## 📚 学习资源 ### 命令参考 ```bash # 查看完整帮助 whisper --help # 查看模型信息 whisper --model_info medium # 检查系统兼容性 whisper --check_system ``` ### 相关技能 - **summarize**: 文本摘要工具（可用于转录后摘要） - **openai-whisper-api**: OpenAI Whisper API版本 - **ffmpeg**: 音频视频处理工具 - **audio-processing**: 音频处理相关工具 ### 最佳实践 1. **选择合适的模型**: 根据需求平衡速度和准确度 2. **指定语言**: 明确指定语言可提高准确度 3. **预处理音频**: 确保音频质量良好 4. **批量处理优化**: 使用脚本自动化处理流程 5. **结果验证**: 重要内容需要人工检查 ### 性能优化 ```bash # 并行处理多个文件 parallel whisper {} --model small ::: *.mp3 # 使用GPU加速 whisper audio.mp3 --device cuda --model medium # 预处理音频格式 for audio in *.mp3; do ffmpeg -i "$audio" -ar 16000 -ac 1 "${audio%.mp3}_16k.wav" done ``` --- **提示**: Whisper是非常强大的本地语音识别工具，但对于专业用途或极高准确度要求，建议结合人工校对或使用专业语音识别服务。