简介
什么是Whisper？
OpenAI的Whisper是一个自动语音识别（ASR）系统，它经过了大量多语言和多任务的监督数据训练，能够进行多语言语音识别、语音翻译和语言识别等任务。Whisper模型使用了一个编码器-解码器的Transformer架构，通过训练能够将输入的音频转换为对应的文本序列，并能够根据特殊的标记执行不同的任务。Whisper模型的训练数据集非常庞大，包含了68万小时的多语言音频数据，这使得它在语音识别上达到接近人类水平的鲁棒性和准确性。
什么是Whisper.cpp?
whisper.cpp 是一个开源项目，它是对 OpenAI 的 Whisper 模型的 C/C++ 移植实现。Whisper 模型是一个强大的自动语音识别（ASR）系统，而 whisper.cpp 项目使得这个模型能够在不同的平台上以本地方式运行，包括但不限于 Windows、Mac OS、Linux、Android 和 WebAssembly 等。
为什么使用Whisper.cpp?
whisper.cpp 是对 OpenAI 的 Whisper 模型的 C/C++ 移植版本，它相比原始的 Whisper 模型（通常是以 Python 编写，依赖于 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架）具有以下优势：
无依赖性：whisper.cpp 不需要安装任何第三方的库或框架，只需要一个 C/C++ 编译器就可以编译和运行，这减少了对外部库的依赖。
内存占用低：它的内存占用非常低，只需要几兆字节的内存就可以处理音频数据，这使得它适合在资源受限的设备上运行。
跨平台性能：whisper.cpp 支持多种技术和平台，包括 Apple Silicon、ARM NEON、Metal、Core ML、AVX、OpenCL、CUDA 等，可以在 Mac OS、iOS、Linux、Windows、Android、WebAssembly 等多种操作系统上运行。
高性能：它利用多核和并行计算的优势，实现高效的语音识别，可以在 CPU、GPU 或其他加速器上运行，提供高性能的推理能力。
混合精度和整数量化：支持使用不同的精度来运行 Whisper 模型，例如 32 位浮点数、16 位浮点数、8 位整数等。这可以根据不同的设备和需求，平衡模型的大小、速度和准确度。
零运行时内存分配：whisper.cpp 在运行时不会进行动态内存分配，有助于提高性能和稳定性。
支持 CPU 独占推理：即使在没有 GPU 的设备上也能运行，提供 CPU 独占的推理能力。
轻量级实现：整个模型的高级实现都包含在 whisper.h 和 whisper.cpp 中，使得集成到不同平台和应用变得容易。
C-style API：提供了 C 风格的 API，便于与其他语言和框架集成。
支持量化：支持整数量化的模型，量化模型需要的内存和磁盘空间更少，并且可能在某些硬件上更高效。
支持 Docker：提供了 Docker 镜像，简化了部署和使用过程。
社区支持：有活跃的社区支持，提供了多种语言的绑定和示例，方便开发者使用和集成。
这些优势使得 whisper.cpp 成为一个轻量级、高性能、易于集成的自动语音识别解决方案，适用于需要实时、离线、通用和轻量级语音识别的场景。
本篇博客将介绍如何使用Whisper.cpp工具来为 Windows 上的视频文件生成字幕。
需要准备的工具
在使用Whisper.cpp之前需要安装好下面四个工具：
VC Redistributable
提供运行时支持：当编译C++应用程序时，编译器会生成二进制代码，但可能不会包含所有必要的库。VC Redistributable包含这些库，确保应用程序在运行时可以访问所需的函数和资源。
提高兼容性：不同的应用程序可能使用不同的库版本，VC Redistributable提供了一个统一的库集合，减少应用程序之间的兼容性问题。
在下载地址中选择适合自己电脑的版本下载，下载地址。
Whisper.cpp v1.6.0
下载地址
Model
下载地址
FFMPEG
FFMPEG是一个开源的计算机程序，主要用于处理音频和视频文件。它支持多种格式转换、录制、编辑和流化等功能。下载地址
开始
1. 文件格式转换
由于 whisper.cpp 目前只支持 16 khz 的 wav 文件格式的文件，需要先使用 ffmpeg 将mp4文件转成所需的格式。
在cmd命令窗口将路径切换到"ffmpeg/bin"的安装目录，执行以下指令：
ffmpeg.exe -i "xxx.mp4" -ar 16000 -acodec pcm_s16le xxx.wav
"xxx.mp4"为需要转换的mp4文件，"xxx.wav"是转换后的wav文件。这两处需要自行修改
2. Whisper模型下载
即上面需要【准备的工具中的3.model】。关于模型的详细信息可以在Whisper.cpp github官网关于模型介绍部分查阅
3. 使用Whisper实现自动语音识别
在cmd命令窗口将路径切换到"whisper"的安装目录，执行以下指令：
main.exe -m "model_path" "xxx.wav" -osrt
"model_path"是下载的模型存放的绝对路径，"xxx.wav"是在【1.文件格式转换】后的wav文件，-osrt是参数，下面会详细说明。
例如，我使用了ggml-large-v3.bin对new.wav文件做自动语音识别，执行以下指令：
main.exe -m "C:\Users\50533\Desktop\whisper\ggml-large-v3.bin" "new.wav" -osrt -l Chinese
执行结果如下（展示部分内容）：
关于自动语音识别的具体参数（包括文件存储、gpu使用、语言设置等等）可以执行main.exe查看
main.exe
4. 备注
在上面的演示中我们在每次重新打开cmd窗口时都需要将路径切换到”ffmpeg“/"whisper"的安装目录才能使用，这样有些麻烦。
如果将Whisper和ffmpeg添加至系统路径（就是将Whisper和\ffmpeg-7.0.1-essentials_build\bin在高级系统设置中-环境变量-系统-Path加入），这样我们能在任何目录运行它！
可能遇到的问题
1. windows系统无法输出中文字符，出现乱码问题
问题如下图所示：
原因
cmd命令行窗口字符编码不匹配导致。
解决方法
win+R输入redit进入注册表 找到计算机\HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Command Processor，双击AutoRun项，将其数值数据改为chcp 65001，点击确定。
重启cmd后生效执行Whisper语音自动识别命令，可以看到成功输出中文
问题解决方案参考：
【Github】chinese characters not showing up on windows
【CSDN】CMD中文乱码
【CSDN】cmd窗口汉字显示乱码
【CSDN】Win10系统下CMD显示乱码的解决方法
2. ‘chcp’ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件
原因
出现 'chcp' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。 这个错误通常意味着你的系统无法识别 chcp 命令。chcp 是一个命令行工具，用于更改Windows系统的代码页，以支持不同的字符集。
这个错误可能由以下几个原因造成：
解决方法
检查环境变量：确保 chcp 命令的路径（通常是%SystemRoot%\System32）已经被添加到环境变量 PATH 中。
使用管理员权限运行命令提示符：右键点击命令提示符图标，选择“以管理员身份运行”，然后再次尝试使用 chcp 命令。
修复或重新安装命令提示符：如果命令提示符被损坏，可能需要修复或重新安装它。
使用其他命令：如果 chcp 命令不可用，你可以尝试使用其他命令来达到相同的目的，例如使用 mode 命令查看和设置代码页。