Whisper 是 OpenAI 开发的一款高性能的自动语音识别（ASR）模型，可以在多个平台上运行，包括 Mac OS、iOS、Android、Java、Linux、FreeBSD、WebAssembly、Windows 和 Raspberry Pi。本文将指导您如何在各种平台上搭建和使用 Whisper 项目。
准备工作
在开始之前，确保您的设备或开发板已安装适当的操作系统，并具备网络连接能力。
第一步：下载 Whisper 项目
首先，克隆 Whisper 项目的 GitHub 仓库到本地：
git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp.git第二步：下载并选择适合的模型
进入 Whisper 项目目录，并下载您所需的模型。例如，下载基础英语模型：
sh ./models/download-ggml-model.sh base.en这将下载转换为 ggml 格式的 Whisper 模型，以便在您的设备上使用。
第三步：构建并运行示例
在项目目录中，编译主示例文件：
make然后，使用如下命令对音频文件进行语音识别：
./main -f samples/jfk.wav第四步：运行快速演示
若想快速开始，您可以直接运行：
make base.en此命令将自动编译项目，并对示例音频进行处理。
第五步：使用高级功能
Whisper 支持多种高级功能，包括但不限于：
- GPU 加速（NVIDIA、Apple Silicon）
- 语音分割
- 实时音频转录
- 多语言支持
- 输出格式定制（文本、SRT 字幕等）
您可以通过修改启动命令的参数来使用这些功能。例如，启用 GPU 加速和字幕输出：
./main -f samples/jfk.wav --output-srt第六步：整合到其他应用
Whisper 的轻量级实现和 C 风格的 API 使其容易被整合到其他应用程序中。您可以参照 main.cpp 和 stream.cpp 中的示例来了解如何在您的应用中实现 Whisper。
结语
恭喜您，现在您已经能够在多种平台上部署和使用 Whisper 了。无论是在移动设备上离线运行，还是在服务器上处理大量数据，Whisper 都能提供强大的支持。探索更多功能并将 Whisper 集成到您的项目中，以实现高效的语音识别和处理。
