从Hugging Face下载whisper-large-v3-turbo模型。没有科学上网的可以去魔塔社区。

下载的模型目录：

我是全下载了，可能用不到这么多。
下载的模型文件是pytorch格式，如果你想用faster_whisper库调用模型，需要转换成ctranslate2格式。
没有ctranslate2库自行pip下载。

转换代码不要用这个：

        model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained(model_path)
        processor = WhisperProcessor.from_pretrained(model_path)

        # 配置转换参数
        output_dir = r"./wisper/converted_whisper_large_v3_turbo"

        # 创建转换器
        converter = ctranslate2.converters.TransformersConverter(model, processor.tokenizer)

        # 执行转换操作，将 quantization 设置为 None 以使用全精度
        converter.convert(output_dir, quantization=None)

直接加载原始的 Whisper 模型和处理器，会报错：Please provide either the path to a local folder or the repo_id of a model on the Hub.

用这个：

from ctranslate2.converters import TransformersConverter

# 定义模型参数
model_name = "目录\whisper-large-v3"  # Hugging Face 模型名称
output_dir = "目录\converted_whisper_large_v3"    # 转换后的模型保存路径
quantization = "float32"                # 量化选项：float32/float16/int8/int8_float16

# 执行转换

converter = TransformersConverter(model_name)
converter.convert(
    output_dir=output_dir,
    quantization=quantization,
    force=True  # 覆盖已有目录
)
print(f"模型已成功转换为 CTranslate2 格式，保存在 {output_dir}")

转换完成后，目录内应该是三个文件
config.json
model.bin
vocabulary.json

这时候把pytorch格式的模型目录内的：
tokenizer.json
preprocessor_config.json
粘贴到转换后的模型文件内

没有这两个文件，调用模型后，导入音频文件会报错：
ValueError: Invalid input features shape: expected an input with shape (1, 128, 3000), but got an input with shape (1, 80, 3000) instead

输入维度有问题。

测试代码

import os
from faster_whisper import WhisperModel

def test_whisper_large_v3_turbo():
    try:
        # 初始化模型，使用 GPU 进行计算，如果没有 GPU 可以将 device 改为 "cpu"
        # model = WhisperModel("whisper-large-v3-turbo", device="cuda", compute_type="float16",local_files_only = True)
        # model = WhisperModel(r"Whisper-large-v3-turbo", device="cuda", compute_type="float16")
        model = WhisperModel(r"目录\converted_whisper_large_v3_turbo"
                             , device="cuda", compute_type="float32")
        # 可以使用一个简短的示例音频文件进行测试，这里假设存在一个名为 test.wav 的音频文件
        audio_path = "test.wav"

        if not os.path.exists(audio_path):
            print(f"示例音频文件 {audio_path} 不存在，请提供有效的音频文件路径。")
            return

        # 进行转录
        segments, info = model.transcribe(audio_path, beam_size=5)

        print("模型成功运行！")
        print(f"检测到的语言: {info.language}，概率: {info.language_probability}")
        for segment in segments:
            print(f"[{segment.start:.2f}s -> {segment.end:.2f}s] {segment.text}")

    except Exception as e:
        print(f"模型运行出错: {e}")

if __name__ == "__main__":
    test_whisper_large_v3_turbo()