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基于 OpenAI Whisper 的命令行工具，将音频文件批量转写为 VTT / SRT 格式字幕。

环境要求

依赖	说明
Python	≥ 3.8
PyTorch	Whisper 的运行时依赖，自动安装
openai-whisper	语音识别引擎
ffmpeg	音频解码，系统级安装

安装步骤

1. 安装 ffmpeg

• macOS：

brew install ffmpeg

• Ubuntu / Debian：

sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

2. 安装 openai-whisper

pip install openai-whisper

该命令会自动拉取 torch 等依赖。首次运行时 Whisper 模型文件会下载到 ~/.cache/whisper/。

⚠️ macOS 环境注意事项

使用系统 Python 或 miniconda 安装 whisper：

# miniconda（推荐，已预装 torch）
/opt/miniconda/bin/pip install openai-whisper

# 或系统 Python
/usr/bin/python3 -m pip install openai-whisper

脚本文件

编写文件：audio2sub.py

编译 whisper.cpp

克隆仓库

git clone https://github.com/ggml-org/whisper.cpp.git
cd whisper.cpp

编译 whisper.cpp

cmake -B build -DGGML_CUDA=1 -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES="110"
cmake --build build -j --config Release

下载模型

sh ./models/download-ggml-model.sh small
sh ./models/download-ggml-model.sh large-v3-turbo

• tiny.en
• tiny
• base.en
• base
• small.en
• small
• medium.en
• medium
• large-v1
• large-v2
• large-v3
• large-v3-turbo

运行 whisper-cli

./build/bin/whisper-cli -f samples/jfk.wav
./build/bin/whisper-cli -m /models/whisper.cpp/models/ggml-large-v3-turbo.bin -f samples/jfk.wav

whisper-server

• whisper.cpp/examples/server