Whisper语音转字幕参数设置指南

Whisper 是 OpenAI 开源的语音识别模型，支持多语言转录和翻译。以下是一些常用的参数设置及其说明，帮助优化字幕生成效果：

1. 基础参数

• --model
  指定使用的模型大小（默认：small）：
  tiny、base、small、medium、large、large-v3（最新版）、large-v3-turbo（large-v3 的微调版本）。
  • 模型越大，准确率越高，但计算资源消耗越大（例如 large-v3 适合高精度需求）。
  • Whisper large-v3-turbo 是经过剪枝的 Whisper large-v3 的微调版本。换句话说，它与原模型完全相同，只是解码层的数量从 32 层减少到了 4 层。因此，该模型速度大幅提升，但代价是质量有轻微下降。

• --task
  任务类型：
  • transcribe（默认）：语音转文字（支持多语言）。
  • translate：将语音翻译为英文（仅非英语语音）。
• --language
  指定输入语音的语言（如 zh、en、ja），默认自动检测。
  • 若已知语言，显式指定可提高准确性。
• --fp16
  启用 FP16 加速推理（默认 True，需 GPU 支持）。

2. 输出控制

• --verbose
  输出详细信息（如处理进度、时间戳），默认 False。
• --temperature
  控制生成文本的随机性（范围 0.0-1.0）：
  • 0：确定性输出（适合固定内容）。
  • 1：随机性更高（适合创意性场景）。
• --beam_size
  束搜索宽度（默认 5），增大可能提升准确性，但增加计算量。
• --best_of
  生成候选文本的数量（默认 5），与 temperature 结合使用。
• --suppress_tokens
  屏蔽特定 token（例如屏蔽标点：--suppress_tokens "-1"）。

3. 时间戳相关

• --output_format
  输出格式（如 srt、vtt、txt、tsv），默认 txt。
  • srt 或 vtt 生成带时间戳的字幕文件。
• --word_timestamps
  为每个单词生成时间戳（默认 False），细化字幕对齐。
  • 示例：--word_timestamps True

4. 设备与性能

• --device
  指定运行设备：
  • cuda（GPU）、cpu（默认）。
• --threads
  CPU 线程数（仅 CPU 模式有效）：--threads 4

5. 高级参数

• --initial_prompt
  提供初始提示词，引导模型生成（例如专有名词、术语）。
  • 示例：--initial_prompt "以下是关于深度学习的讲座。"
• --condition_on_previous_text
  是否参考前文生成后续内容（默认 True），长音频建议关闭防漂移。
• --temperature_increment_on_fallback
  当解码失败时增加温度值（默认 0.2）。
• --compression_ratio_threshold
  压缩比阈值（默认 2.4），过滤高压缩比（可能无意义）的生成结果。
• --logprob_threshold
  对数概率阈值（默认 -1.0），过滤低置信度内容。

使用示例

基础命令：

whisper audio.mp4 --model large-v3 --language zh --task transcribe --output_format srt

带时间戳和单词级对齐：

whisepr audio.wav --model medium --word_timestamps True --output_format vtt

翻译非英语音频为英文字幕：

whisper speech.mp3 --task translate --model large

注意事项

1. 显存需求：large-v3 模型需约 10GB 显存，若不足可降级为 medium，或者使用 large-v3-turbo 仅需 6GB 显存即可运行 。
2. 长音频处理：超过 30 秒的音频会自动分割，可能影响上下文连贯性。
3. 中文优化：使用 --language zh 或添加 --initial_prompt 提升专有名词识别。

通过调整参数组合，可以在速度、准确率和输出格式间灵活权衡。建议根据实际场景（如视频字幕、会议记录）选择合适的配置。

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