Python使用whisper实现语音识别（ASR）
warning:
这篇文章距离上次修改已过209天，其中的内容可能已经有所变动。
import whisper
# 假设有一个语音文件路径
audio_file_path = 'path_to_audio_file.wav'
# 加载模型，这里需要指定模型的路径
model_path = 'path_to_model'
model = whisper.load_model(model_path)
# 预处理音频文件，使其适合模型输入
preprocessed_audio = whisper.preprocess_audio(audio_file_path)
# 运行语音识别
transcription = whisper.recognize(model, preprocessed_audio)
# 打印或处理识别结果
print(f"Transcription: {transcription}")这个例子展示了如何使用Whisper库进行语音识别。首先，需要加载预先训练好的模型。然后，对音频文件进行预处理，以便于模型可以正确地处理它。最后，调用recognize函数进行识别，并打印出结果。这个例子假设你已经有了一个模型和音频文件，并且Whisper库已经被正确安装。
评论已关闭