引言

OpenAI 于2022年12月開源的 Whisper 模型，憑借 多語(yǔ)言支持（98種語(yǔ)言）、零樣本遷移能力、噪聲魯棒性 等核心優(yōu)勢(shì)，迅速成為語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的“明星工具”。其在英語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中接近人類水平（LibriSpeech測(cè)試清潔切分WER達(dá)2.5%），同時(shí)支持語(yǔ)音翻譯、語(yǔ)言識(shí)別等多任務(wù)，無(wú)需針對(duì)特定場(chǎng)景微調(diào)即可直接應(yīng)用 。

本文將從技術(shù)原理出發(fā)，結(jié)合共績(jī)科技的容器化部署方案，詳細(xì)解析 Whisper 的部署步驟、使用方法及參數(shù)調(diào)優(yōu)技巧，幫助開發(fā)者快速上手專業(yè)級(jí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫服務(wù)。

1.工藝基礎(chǔ)：Whisper為什么能“聽懂全世界”？

1.1 模型架構(gòu)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)

Whisper采用經(jīng)典的 Transformer 編碼器-解碼器架構(gòu) ，模型參數(shù)從 Tiny（39M）到 Large（1550M）不等，適配不同場(chǎng)景需求。其原始版本基于 68 萬(wàn)小時(shí)多語(yǔ)言音頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練（含75種語(yǔ)言的轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)和 21 種語(yǔ)言的翻譯數(shù)據(jù)），而 Large-v3 模型進(jìn)一步擴(kuò)展至 100 萬(wàn)小時(shí)弱標(biāo)注音頻+400 萬(wàn)小時(shí)偽標(biāo)注音頻，顯著提升了復(fù)雜場(chǎng)景下的泛化能力 。

1.2 核心創(chuàng)新：多任務(wù)“一站式”處理

通過在輸入中加入任務(wù)標(biāo)記（如轉(zhuǎn)錄/翻譯）和對(duì)應(yīng)語(yǔ)言標(biāo)記 ，Whisper實(shí)現(xiàn)了多任務(wù)都行一個(gè)接口處理：

語(yǔ)音識(shí)別（支持 98 種語(yǔ)言轉(zhuǎn)錄）；語(yǔ)音翻譯（任意語(yǔ)言轉(zhuǎn)英語(yǔ)）；語(yǔ)言識(shí)別（檢測(cè)音頻語(yǔ)言類型）；語(yǔ)音活動(dòng)檢測(cè)（判斷是否含人聲）。

此種設(shè)計(jì)簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)多任務(wù)平臺(tái)的復(fù)雜架構(gòu)，開發(fā)者無(wú)需為每個(gè)任務(wù)單獨(dú)調(diào)用模型 。

2.零門檻部署：共績(jī)算力容器化方案

為降低部署門檻，共績(jī)算力平臺(tái)提供了預(yù)制 Whisper 容器鏡像 ，擁護(hù)快速在云端部署生產(chǎn)級(jí)語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)。以下是詳細(xì)部署步驟（適合首次接觸的開發(fā)者）：

2.1 部署準(zhǔn)備

訪問共績(jī)算力控制臺(tái)（https://console.suanli.cn），確保賬戶具備彈性部署服務(wù)權(quán)限。

2.2 部署步驟

1. 選擇彈性部署服務(wù) ：登錄控制臺(tái)后，點(diǎn)擊任意彈性部署服務(wù)進(jìn)入管理頁(yè)面（圖1）；

• 創(chuàng)建新服務(wù) ：在服務(wù)列表中點(diǎn)擊“新增部署服務(wù)”按鈕（圖2）；

• 配置硬件資源 ：參考配置為單卡4090（適合調(diào)試），可根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整顯卡型號(hào)和數(shù)量（圖3）；

• 選擇預(yù)制鏡像：在“服務(wù)部署-預(yù)制鏡像”中選擇共績(jī)科技打包的 Whisper 鏡像，一鍵啟動(dòng)服務(wù)（圖4）；

5. 啟動(dòng)并等待加載 ：點(diǎn)擊“部署服務(wù)”后，節(jié)點(diǎn)將自動(dòng)拉取鏡像并初始化。首次啟動(dòng)需下載模型（約1-2分鐘），可通過“節(jié)點(diǎn)列表-查看詳情”監(jiān)控容器狀態(tài)（圖5）（圖6）；

• 驗(yàn)證服務(wù) ：節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)后，在“公開訪問”中找到9000端口的公網(wǎng)域名鏈接，點(diǎn)擊即可開始使用服務(wù)（圖7）（圖8）（圖9）。

3.兩種使用方式：API和網(wǎng)頁(yè)服務(wù)

部署完成后，Whisper 給予 HTTP 接口 和網(wǎng)頁(yè)服務(wù)兩種使用方式，覆蓋生產(chǎn)環(huán)境調(diào)用與普通用戶操作。

3.1 生產(chǎn)環(huán)境：HTTP 接口調(diào)用

共績(jī)算力 Whisper 鏡像提供2個(gè)核心 API：

3.1.1 asr：語(yǔ)音識(shí)別接口

能力 ：上傳音頻/視頻文件，輸出文本（支撐轉(zhuǎn)錄/翻譯模式）。

• 參數(shù) ：

  • language（必填）：指定音頻語(yǔ)言（如 en/ zh）；

  • file（必填）：支持 MP3、WAV、MP4 等格式；

  • task（選填）： transcribe（轉(zhuǎn)錄，源語(yǔ)言→同語(yǔ)言文本）或 translate（翻譯，任意語(yǔ)言→英語(yǔ)文本）。

• 響應(yīng)時(shí)間 ：

示例請(qǐng)求（CURL）：

curl -X POST "http://[公網(wǎng)域名]/asr" -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -F "file=@test.mp3" -F "language=en" -F "task=transcribe"

3.1.2 /detect-language：語(yǔ)言檢測(cè)接口

功能 ：上傳文件，返回音頻語(yǔ)言類型（僅檢測(cè)，不生成文本）。

參數(shù) ：僅需 file（支持格式同上）。

響應(yīng)時(shí)間 ：大文件僅檢測(cè)前30秒，<10MB文件約2-5秒達(dá)成 。

3.2 網(wǎng)頁(yè)服務(wù)：可視化操作

通過9000端口的公網(wǎng)域名訪問網(wǎng)頁(yè)服務(wù)。

3.2.1 英文音頻轉(zhuǎn)文字

1. 進(jìn)入/asr接口頁(yè)面，點(diǎn)擊右上角“Try it out”（圖10）；

2. 上傳英文MP3文件（測(cè)試用例下載：https://www.gongjiyun.com/resource/frozen231202_0242164tMa.mp3），填寫參數(shù)（默認(rèn) transcribe 模式）（圖11）；

3. 提交后，在“response body”查看轉(zhuǎn)錄結(jié)果（含詞級(jí)時(shí)間戳和置信度）（圖12）。

3.2.2 中文視頻轉(zhuǎn)文字

上傳中文視頻（如MP4格式)，在 initial_prompt 中填寫“簡(jiǎn)體中文”（默認(rèn)輸出繁體）（圖13）；

輸出支持SRT、VTT等字幕格式，可直接嵌入視頻。

3.2.3 語(yǔ)言檢測(cè)
選擇/detect-language接口，上傳文件后系統(tǒng)自動(dòng)分析前30秒內(nèi)容，返回語(yǔ)言類型（如 zh/ en/ es 等）（圖14）（圖15）。

4.參數(shù)調(diào)優(yōu)：提升識(shí)別精度的關(guān)鍵

Whisper支持多個(gè)參數(shù)調(diào)整，可根據(jù)場(chǎng)景優(yōu)化效果：

encode（編碼預(yù)處理）：始終設(shè)為 true（僅當(dāng)輸入為原始WAV文件時(shí)可設(shè)為 false）。

initial_prompt（上下文提示）：輸入領(lǐng)域關(guān)鍵詞（如“人工智能、大模型”），提升專業(yè)術(shù)語(yǔ)識(shí)別精度；

word_timestamps（時(shí)間戳控制）：控制輸出是否包含詞級(jí)時(shí)間標(biāo)注。兼容格式 JSON（完整時(shí)間戳）、SRT（句子級(jí)分段）、TXT（無(wú)時(shí)間戳）。

output（輸出格式）：TXT：快速預(yù)覽；SRT/VTT：視頻字幕嵌入；JSON：開發(fā)者分析

5.Whisper模型語(yǔ)音識(shí)別最佳實(shí)踐場(chǎng)景

5.1 內(nèi)容創(chuàng)作與媒體制作

高效文字生成：例如短視頻腳本撰寫、播客內(nèi)容整理，可直接通過語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字功能輸出初稿，再進(jìn)行潤(rùn)色。

視頻字幕制作：支持輸出 SRT、VTT、TXT、JSON 等格式，其中 SRT/VTT 格式可直接嵌入視頻，適用于影視剪輯、課程視頻等場(chǎng)景。

5.2 教育與學(xué)術(shù)研究

語(yǔ)言學(xué)習(xí)輔助：承受98種語(yǔ)言轉(zhuǎn)錄與翻譯，可用于聽力訓(xùn)練（如外語(yǔ)音頻轉(zhuǎn)文字對(duì)照學(xué)習(xí)）、課程錄音整理（將教授講座轉(zhuǎn)成文字筆記）。

專業(yè)領(lǐng)域音頻轉(zhuǎn)寫：通過 initial_prompt 參數(shù)輸入領(lǐng)域關(guān)鍵詞（如“人工智能、大模型”，需用英文填寫），可提升學(xué)術(shù)會(huì)議、專業(yè)講座中術(shù)語(yǔ)識(shí)別精度，滿足學(xué)術(shù)資料整理需求。

5.3 多語(yǔ)言交流與協(xié)作

多語(yǔ)言會(huì)議記錄：支持混合語(yǔ)言會(huì)議轉(zhuǎn)錄，可強(qiáng)制指定主語(yǔ)言（如英語(yǔ)）提高識(shí)別準(zhǔn)確性。

實(shí)時(shí)語(yǔ)言檢測(cè)：通過/detect-language接口快速檢測(cè)音頻前30秒語(yǔ)言類型（如中文、英語(yǔ)、西班牙語(yǔ)等），為后續(xù)轉(zhuǎn)錄或翻譯提供語(yǔ)言依據(jù)。

6.總結(jié)與展望

說(shuō)實(shí)話，Whisper 在語(yǔ)音識(shí)別這塊兒確實(shí)挺能打！多語(yǔ)言通吃、上手快，讓它成了很多開發(fā)者搞語(yǔ)音處理時(shí)的“瑞士軍刀” 。你想迅速搭個(gè)穩(wěn)定可靠的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字服務(wù)？用「共績(jī)算力」一鍵部署 Whisper 就搞定了，別管底下是什么服務(wù)器顯卡，省心！

好奇這“語(yǔ)音識(shí)別瑞士軍刀”到底有多利索？現(xiàn)在就去共績(jī)算力控制臺(tái)（https://console.suanli.cn）開箱試試，分分鐘開啟語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫體驗(yàn)！