前言

 
 
渴望拥有强大且高级的“神器”吗？尽管我们未必精通其背后的复杂原理，但对于技术小白而言，尝试接触并使用某些热门工具并非难事。今天，我要向你推介一款在GitHub上广受追捧，拥有高达28.8K星标的项目——Whisper。借助这款利器，音频转文字的需求无需花费任何费用，只需充分利用你的个人电脑，便可实现离线高效处理！
 

Whisper

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使用平台：Windows适用平台：Windows系统实际上，今天所分享的工具包含了两个关键部分。首先，是一款用于运行大型模型的辅助工具，你可以将其视为空壳，必须与开源的Whisper模型配套使用。

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在启动前，请确保在图形适配器设置中选择了独立显卡，以优化性能表现。

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接下来，用户可以从Huggingface或GitHub上下载Whisper的离线大模型进行实际操作。

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在成功下载大模型后，我们需要在软件中配置模型文件的实际路径。

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该工具允许用户自定义设置语言选项及是否开启翻译功能，但这些功能的实现依赖于所选用模型的支持。即便你的电脑硬件配置一般，比如搭载GeForce MX250显卡的设备也能基本满足运行要求。

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选定待转写的文件（无论是mp3还是mp4格式均可）及输出格式后，单击“转写”按钮，静候转换完成。

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Whisper支持四种不同的输出格式，用户可以根据自身需求自由选择。

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转写完成后，软件将展示总耗时、加载速度等相关信息，并在预设的保存位置生成转录后的文本文件。

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实事求是地说，Whisper在英语语音识别方面展现出了显著优于同类工具的优势，但在中文语音识别方面的表现尚有待提升。

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鉴于模型众多且体积庞大，打包提供所有模型并不现实，但不必担忧，我会提供下载地址指引，同时软件内也推荐了官方模型网站，用户可自行挑选下载体验。

资源获取地址：

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