前言
Whisper 是 OpenAI 开发的一个通用开源免费的语音识别模型。它是在一个大型的不同音频数据集上训练出来的，也是一个多任务模型，可以进行多语言语音识别(multilingual speech recognition)、语音翻译(speech translation)和语言识别(language identification)。由于官方版本的 Whisper 基本依赖于命令行运行，所以有了各种封装软件，比如 Buzz、WhisperDesktop 等
WhisperDesktop 可以在 Windows 上通过可视化页面调用 Whisper.cpp 项目所提供的 GGML 格式模型运行的 Whisper 版本，从而实现本地电脑的音视频转文字！WhisperDesktop 可以处理音视频文件或实时录音，但是实时录音效果较差，建议使用音视频文件。
部署 WhisperDesktop
下载 WhisperDesktop
到 WhisperDesktop发布页面 下载最新版，一般文件名为 WhisperDesktop.zip。
软件为绿色软件，下载的文件解压即可点击运行
下载语音模型
可以从官方huggingface处下载 GGML 格式的 Whisper 模型。模型越大对显存要求就也越大，速度也越慢，一般使用 medium 模型ggml-medium.bin就够了。
Whisper 有五种型号模型，其中四种为纯英文版本，可按需权衡速度和准确性进行选择。以下是 OpenAI 官方给出的各种模型的大小和性能比较（实际上现在模型大了很多）。
大小 参数 纯英文型号 多语言模型 必需的显存 相对速度
tiny 39 M tiny.en tiny ~1 GB ~32x
base 74 M base.en base ~1 GB ~16x
small 244 M small.en small ~2 GB ~6x
medium 769 M medium.en medium ~5 GB ~2x
large 1550 M N/A large ~10 GB 1x
使用 WhisperDesktop
双击打开 WhisperDesktop.exe，加载刚刚下载的语音模型路径(Model Path)
选择视频文件(Transcribe File)、视频语言(Language)、输出格式和位置，点击Transcribe即可进行转换
输出格式(Output Format)
- None: 无
- Text file: 文本文件
- Text with timestamps: 带时间戳的文本文件（类lrc）
- SubRip subtitles: SubRip字幕（srt）
- WebVTT subtitles: WebVTT字幕（vtt）
转换其他语言的字幕时，翻译可能会翻译轨道编号，为避免这个问题可以先生成lrc内容，再进行在线lrc to srt
注意：WhisperDesktop 的翻译(Translate)只支持翻译为英文，建议采用谷歌翻译等进行翻译。
转录长视频文本无限重复的解决方法
WhisperDesktop在对较长的视频（例如 2 小时）转录时，大多数情况下它会从某个点到最后无限重复一个句子。
针对这个问题在原作者 Github 的问题26里已经有其他人给出了解决的方法，并且发了一个补丁WhisperCM_prevent-and-remove-duplicated-tokens-from-prompt.zip。只需要下载替换源文件即可
文本翻译（谷歌翻译）
- 复制文本内容到新建的docx文件中
- 将该文件上传到谷歌文档翻译上传中进行翻译
- 翻译完成后下载对应的docx文件，复制内容即可。