Faster-Whisper 实时识别电脑语音转文本

Faster-Whisper 是一个基于深度学习的语音识别模型，它可以实时地将人的语音转换成文本。要使用Faster-Whisper进行实时识别，你需要一个支持实时转录的库，如streamlit和gradio。

以下是一个使用streamlit的简单示例：

import streamlit as st
from faster_whisper import Whisper
 
# 初始化Whisper模型
model = Whisper(model_path="model_parameters-0000000000.h5", language="chinese")
 
# 运行实时转录
st.title("Faster Whisper Transcription")
audio = st.audio("path_to_your_audio_file.mp3", format="audio/mp3")
transcription = model.transcribe(audio.value)
st.text_area(transcription, height=200)

以下是一个使用gradio的简单示例：

import gradio as gr
from faster_whisper import Whisper
 
# 初始化Whisper模型
model = Whisper(model_path="model_parameters-0000000000.h5", language="chinese")
 
# 定义实时转录的函数
def transcribe_live(audio_data):
    return model.transcribe(audio_data)
 
# 运行实时转录界面
iface = gr.Interface(
    fn=transcribe_live,
    inputs="microphone",
    outputs="text",
    title="Faster Whisper Transcription",
)
iface.launch()

请注意，你需要将model_path替换为你的Faster Whisper模型的实际路径，并将path_to_your_audio_file.mp3替换为你想要转录的音频文件的路径。这些示例假设你已经安装了faster_whisper库和相关的依赖项。