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语音识别转文字工具

这是一个离线运行的本地语音识别转文字工具，基于 fast-whipser 开源模型，可将视频/音频中的人类声音识别并转为文字，可输出json格式、srt字幕带时间戳格式、纯文字格式。可用于自行部署后替代 openai 的语音识别接口或百度语音识别等，准确率基本等同openai官方api接口。

fast-whisper 开源模型有 tiny/base/small/medium/large-v3, 内置 tiny 模型，tiny->large-v3识别效果越来越好，但所需计算机资源也更多，根据需要可自行下载后解压到 models 目录下即可。

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视频演示

cn-stt.mp4

预编译Win版使用方法/Linux和Mac源码部署

点击此处打开Releases页面下载预编译文件
下载后解压到某处，比如 E:/stt
双击 start.exe ，等待自动打开浏览器窗口即可
点击页面中的上传区域，在弹窗中找到想识别的音频或视频文件，或直接拖拽音频视频文件到上传区域，然后选择发生语言、文本输出格式、所用模型，点击“立即开始识别”，稍等片刻，底部文本框中会以所选格式显示识别结果
如果机器拥有英伟达GPU，并正确配置了CUDA环境，将自动使用CUDA加速

源码部署(Linux/Mac/Window)

要求 python 3.9->3.11
创建空目录，比如 E:/stt, 在这个目录下打开 cmd 窗口，方法是地址栏中输入 cmd, 然后回车。

使用git拉取源码到当前目录 git clone git@github.com:jianchang512/stt.git .
创建虚拟环境 python -m venv venv
激活环境，win下命令 %cd%/venv/scripts/activate，linux和Mac下命令 source ./venv/bin/activate
安装依赖: pip install -r requirements.txt,如果报版本冲突错误，请执行 pip install -r requirements.txt --no-deps ,如果希望支持cuda加速，继续执行代码 pip uninstall -y torch, pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
win下解压 ffmpeg.7z，将其中的ffmpeg.exe和ffprobe.exe放在项目目录下, linux和mac 自行搜索如何安装ffmpeg
下载模型压缩包，根据需要下载模型，下载后将压缩包里的文件夹放到项目根目录的 models 文件夹内
执行 python start.py ，等待自动打开本地浏览器窗口。

Api接口

接口地址: http://127.0.0.1:9977/api

请求方法: POST

请求参数:

language: 语言代码:可选如下

>
> 中文：zh
> 英语：en
> 法语：fr
> 德语：de
> 日语：ja
> 韩语：ko
> 俄语：ru
> 西班牙语：es
> 泰国语：th
> 意大利语：it
> 葡萄牙语：pt
> 越南语：vi
> 阿拉伯语：ar
> 土耳其语：tr
>

model: 模型名称，可选如下
>
> base 对应于 models/models--Systran--faster-whisper-base
> small 对应于 models/models--Systran--faster-whisper-small
> medium 对应于 models/models--Systran--faster-whisper-medium
> large-v3 对应于 models/models--Systran--faster-whisper-large-v3
>

response_format: 返回的字幕格式，可选 text|json|srt

file: 音视频文件，二进制上传

Api 请求示例

    import requests
    # 请求地址
    url = "http://127.0.0.1:9977/api"
    # 请求参数  file:音视频文件，language：语言代码，model：模型，response_format:text|json|srt
    # 返回 code==0 成功，其他失败，msg==成功为ok，其他失败原因，data=识别后返回文字
    files = {"file": open("C:/Users/c1/Videos/2.wav", "rb")}
    data={"language":"zh","model":"base","response_format":"json"}
    response = requests.request("POST", url, timeout=600, data=data,files=files)
    print(response.json())

CUDA 加速支持

安装CUDA工具 详细安装方法

如果你的电脑拥有 Nvidia 显卡，先升级显卡驱动到最新，然后去安装对应的 CUDA Toolkit 和 cudnn for CUDA11.X。

安装完成成，按Win + R,输入 cmd然后回车，在弹出的窗口中输入nvcc --version,确认有版本信息显示，类似该图

然后继续输入nvidia-smi,确认有输出信息，并且能看到cuda版本号，类似该图

然后执行 `python testcuda.py`，如果提示成功，说明安装正确，否则请仔细检查重新安装

默认使用 cpu 运算，如果确定使用英伟达显卡，并且配置好了cuda环境，请修改 set.ini 中 `devtype=cpu`为 `devtype=cuda`,并重新启动，可使用cuda加速

注意事项

如果没有英伟达显卡或未配置好CUDA环境，不要使用 large/large-v3 模型，可能导致内存耗尽死机
中文在某些情况下会输出繁体字
有时会遇到“cublasxx.dll不存在”的错误，此时需要下载 cuBLAS，然后将dll文件复制到系统目录下，点击下载 cuBLAS，解压后将里面的dll文件复制到 C:/Windows/System32下
如果控制台出现"[W:onnxruntime:Default, onnxruntime_pybind_state.cc:1983 onnxruntime::python::CreateInferencePybindStateModule] Init provider bridge failed.", 可忽略，不影响使用
默认使用 cpu 运算，如果确定使用英伟达显卡，并且配置好了cuda环境，请修改 set.ini 中 devtype=cpu为 devtype=cuda,并重新启动，可使用cuda加速
尚未执行完毕就闪退

如果启用了cuda并且电脑已安装好了cuda环境，但没有手动安装配置过cudnn，那么会出现该问题，去安装和cuda匹配的cudnn。比如你安装了cuda12.3，那么就需要下载cudnn for cuda12.x压缩包，然后解压后里面的3个文件夹复制到cuda安装目录下。具体教程参考 https://juejin.cn/post/7318704408727519270

如果cudnn按照教程安装好了仍闪退，那么极大概率是GPU显存不足，可以改为使用 medium模型，显存不足8G时，尽量避免使用largev-3模型，尤其是视频大于20M时，否则可能显存不足而崩溃

致谢

本项目主要依赖的其他项目

jianchang512/stt