現在已經有很多非常不錯的語音轉文本的AI應用了，比如通義聽悟、飛書妙記等。不過，對于大批量、多個文件夾的語音轉文本，手工操作就比較麻煩了，還是有個程序自動化運行更方面。
Whisper 是一個由 OpenAI 開發的開源語音識別庫，旨在將音頻內容轉換爲文本。它使用深度學習模型來識別和轉錄語音，支持多種語言和多種音頻格式。借助這個開源免費的Whisper庫，可以很方便的實現批量語音轉文本。
在kimichat對話框中輸入提示詞：
你是一個Python編程專家，要完成一個Python腳本的編寫任務，具體步驟如下：
打開文件夾：D:\CHATGPT For TikTok TikTok Mastery with CHATGPT
文件夾裏面有多個子文件夾，子文件夾中有mp3格式的音頻，讀取子文件夾中的所有音頻文件；
用openai-whisper庫將mp3格式音頻識別爲和音頻同名的文本文檔，然後保存在和mp3音頻的同一個文件夾中；
注意：Whisper語音模型使用medium模型，要識別的音頻爲英文內容
下面是openai-whisper庫的使用示例：
import whisper
model = whisper.load_model("medium")
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])
這是kimichat給出的Python源代碼：
import os
import whisper
# 定義 Whisper 模型路徑
MODEL_PATH = "medium" # 這裏我們直接使用 "medium" 字符串，因爲根據你的描述，不需要指定具體的模型文件路徑
# 定義音頻文件夾路徑
AUDIO_FOLDER = 'D:\\CHATGPT For TikTok TikTok Mastery with CHATGPT'
# 初始化 Whisper 模型
model = whisper.load_model(MODEL_PATH)
# 遍曆文件夾中的所有子文件夾和文件
for root, dirs, files in os.walk(AUDIO_FOLDER):
for file in files:
# 檢查文件是否爲 mp3 格式
if file.endswith('.mp3'):
# 構建 mp3 文件的完整路徑
mp3_path = os.path.join(root, file)
# 構建文本文件的完整路徑
text_path = os.path.splitext(mp3_path)[0] + '.txt'
# 使用 Whisper 模型識別音頻並生成文本
try:
result = model.transcribe(mp3_path)
# 保存文本到文件
with open(text_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(result["text"])
print(f'Transcription saved: {text_path}')
except Exception as e:
print(f'Error transcribing audio from {mp3_path}: {e}')
print('Transcription process completed.')
由于whisper庫依賴pyTorch，所以還要安裝其他幾個庫。而這幾個庫由于版本兼容問題，可能會發生沖突，所以最好使用conda生成虛擬的Python環境，然後安裝在這個虛擬環境中。
用conda創建一個3.9版本的Python環境：conda create n myenv python=3.9
在這個虛擬環境中安裝whisper庫：pip install openai-whisper -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安裝pytorch庫：conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
whisper 在處理音頻文件時會用到 ffmpeg，也需要安裝，下載地址：https://github.com/BtbN/FFmpeg-builds/releases，安裝完成後，然後將ffmpeg.exe所在文件夾路徑在系統環境變量設置中添加到變量Path中。
接下來，在vscode裏面設置好使用這個虛擬的Python3.9版本環境：
View——command palette——select interpreter——Python3.9.19
這些都設置好之後，就可以在虛擬環境中運行Python程序了：
運行時出現一個警告：d:\anaconda\envs\myenv\lib\site-packages\whisper\transcribe.py:115: UserWarning: FP16 is not supported on CPU; using FP32 instead
warnings.warn("FP16 is not supported on CPU; using FP32 instead")
這個警告信息 UserWarning: FP16 is not supported on CPU; using FP32 instead 是由于嘗試在 CPU 上使用半精度（FP16）浮點數進行計算，但 CPU 不支持 FP16 運算，因此回退到使用單精度（FP32）浮點數。
在深度學習中，FP16 可以提供更快的計算速度和減少內存使用，但需要特定的硬件支持，比如支持 FP16 運算的 GPU。如果你在 CPU 上運行代碼或者 GPU 不支持 FP16，那麽庫會自動回退到使用 FP32，這是一個完全兼容但計算速度較慢的選項。
這個警告通常不會影響程序的運行，只是表明性能可能不是最優的。如果你希望消除這個警告，可以采取以下措施之一：
使用支持 FP16 的 GPU：如果你有支持 FP16 的 GPU，確保你的環境已經正確安裝並配置了相應的驅動和庫（如 CUDA 和 cuDNN）。這樣，當你在 GPU 上運行代碼時，就可以利用 FP16 提升性能。
忽略警告：如果你不打算使用 FP16 支持的硬件，可以選擇忽略這個警告。在 Python 中，你可以使用 warnings 庫來忽略特定類型的警告：
import warnings
warnings.filterignore("UserWarning", message="FP16 is not supported on CPU; using FP32 instead")
將上述代碼添加到你的腳本中，可以在運行時忽略這個特定的警告信息
直接忽略這個警告就好，程序運行結果良好：
