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基于 faster-whisper 的伪实时语音转写服务

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# 使用 Faster-whisper 模拟实时语音转写

# 使用方法
## 1. 拆分服务端与客户端
适合 GPU 在云端的场景。
### 服务端
负责接收客户端发送的音频数据，进行语音识别，然后把识别结果返回给客户端。
```bash
git clone https://github.com/ultrasev/stream-whisper
apt -y install libcublas11
cd stream-whisper
pip3 install -r requirements.txt
```

注：
- `libcublas11` 是 NVIDIA CUDA Toolkit 的依赖，如果需要使用 CUDA Toolkit，需要安装。
- 经 [@muzian666](https://github.com/muzian666) 提示，aioredis 包目前仍然不支持 Python3.11，Python 版本建议 3.8 ~ 3.10

把 `.env` 文件中的 `REDIS_SERVER` 改成自己的 Redis 地址，然后运行 `python3 -m src.server`，服务端就启动了。
第一次执行时，会从 huggingface 上下载语音识别模型，需要等待一段时间。Huggingface 已经被防火墙特别对待了，下载速度很慢，建议使用代理。

### 客户端
负责录音，然后把音频数据发送给服务端，接收服务端返回的识别结果。

```bash
git clone https://github.com/ultrasev/stream-whisper
apt -y install portaudio19-dev
cd stream-whisper
pip3 install -r requirements.txt
```

注：
- `portaudio19-dev` 是 pyaudio 的依赖，如果系统已安装，可以忽略。

同样需要把 `.env` 文件中的 `REDIS_SERVER` 改成自己的 Redis 地址，在本地机器上运行 `python3 -m src.client`，客户端就启动了。运行前先测试一下麦克风是否正常工作，确认能够正常录音。

## 2. 本地直接运行
如果本地有 GPU，可以直接运行 `src/local_deploy.py`，这样就可以在本地直接运行服务端和客户端了。
```bash
git clone https://github.com/ultrasev/stream-whisper
apt -y install portaudio19-dev  libcublas11
python3 src/local_deploy.py
```

# Docker 一键部署自己的 whisper 转写服务
```bash
docker run -d --name whisper \
    -e MODEL
    -p 8000:8000 ghcr.io/ultrasev/whisper
```
接口兼容 OpenAI 的 [API 规范](https://platform.openai.com/docs/guides/speech-to-text)，可以直接使用 OpenAI 的 SDK 进行调用。

```python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000")

audio_file= open("/path/to/file/audio.mp3", "rb")
transcription = client.audio.transcriptions.create(
  model="whisper-1",
  file=audio_file
)
print(transcription.text)
```

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