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# WhisperFlow实时音频转录库
- URL: https://www.hubwiz.com/blog/whisperflow-real-time-speech-to-text-library/
- Published: 2025-01-09T11:57:09.000Z
- Updated: 2025-01-09T11:57:09.000Z
- Description: WhisperFlow是由 OpenAI 的 Whisper 模型提供支持的解决方案，旨在将传统的批处理转变为实时音频转录，确保现代应用程序的性能和准确性。
- Author: admin
- Tags: LIBRARY, SPEECH TO TEXT, WHISPERFLOW, WHISPER, OPENAI, #Import 2026-10-14 14:41

如今，实时转录对于在客户支持、现场活动和虚拟通信中提供即时反馈至关重要。它增强了可访问性，确保了听力障碍人士的包容性，并改善了整体用户体验。并支持依赖实时数据的行业的快速决策、法规遵从性和无缝的全球协作。

[WhisperFlow](https://github.com/dimastatz/whisper-flow?ref=hubwiz.com)是一种由 OpenAI 的 Whisper 模型提供支持的解决方案，旨在将传统的批处理转变为实时音频转录，确保现代应用程序的性能和准确性。

## 1、不重新发明轮子

WhisperFlow 巧妙地建立在 OpenAI 的 Whisper 框架和模型之上，它通过添加实时功能扩展了 OpenAI Whisper。WhisperFlow 采用了 Whisper 最先进的准确性，并进一步完善，使其在不同情况下更有用，尤其是实时处理。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2025/01/image-137.png)

Whisper 模型

## 2、从批处理到实时

Whisper 框架专为批处理而构建，可一次转录整个音频文件。尽管效果显著，但现代应用程序通常需要实时反馈，尤其是对于实时会议转录、语音助手或实时播客字幕等用例。WhisperFlow 通过添加实时处理功能增强了 Whisper 的功能，允许在用户仍在讲话时转录实时音频流。WhisperFlow 利用 WebSockets 进行实时音频流传输，以亚秒级延迟处理小块音频。它使用滚动窗口技术，根据暂停对音频进行分段，以提供即时的部分结果，并在获得更多上下文时提高准确性。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2025/01/image-138.png)

音频块和滚动窗口

音频块实时转录，随着新块的到来和更多上下文的添加，部分结果得到改进。暂停将结果标记为最终结果，确保快速准确地转录动态音频或视频。要直观地了解这一点，请参阅下面的部分结果表。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2025/01/image-139.png)

部分结果和最终结果

## 3、低延迟、高精度

转录速度至关重要，WhisperFlow 以令人印象深刻的延迟脱颖而出。在 Apple M1 芯片上，WhisperFlow [tiny.en](https://huggingface.co/openai/whisper-tiny.en?ref=hubwiz.com) 的平均延迟为 275.22 毫秒——即使对于实时应用程序来说也非常低。在 GPU 机器上，性能进一步提高，超越了仅 CPU 的基准，从而能够更快地处理大型任务。WhisperFlow 可确保你的应用程序高效快速地运行，而不会影响准确性。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2025/01/image-140.png)

## 4、轻松与 Python 和 FastAPI 集成

WhisperFlow 不会使开发人员的生活变得复杂。它的打包方式使集成到现有 Python 项目中变得简单。你可以将其用作简单的 Python 库，在自己的代码中调用它，或者将其部署为独立的 FastAPI 服务器以用于更广泛的用例。其灵活的架构使其非常适合小型脚本和更大的分布式系统。

要将 WhisperFlow 作为 Web 服务器运行，请先将存储库克隆到本地计算机：

```
git clone https://github.com/dimastatz/whisper-flow.git
```

然后导航到 WhisperFlow 文件夹，创建一个包含所有依赖项的本地 `venv`，并在端口 8181 上运行 Web 服务器：

```
cd whisper-flow
./run.sh -local
source .venv/bin/activate
./run.sh -benchmark
```

要将 WhisperFlow 集成到你的 Python 应用程序中，请先安装 whisper python 包：

```
pip install whisperflow
```

然后导入 WhsiperFlow 和 transcriber 模块：

```
import whisperflow.streaming as st
import whisperflow.transcriber as ts

@app.websocket("/ws")
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):
    model = ts.get_model()

    async def transcribe_async(chunks: list):
        return await ts.transcribe_pcm_chunks_async(model, chunks)

    async def send_back_async(data: dict):
        await websocket.send_json(data)

    try:
        await websocket.accept()
        session = st.TrancribeSession(transcribe_async, send_back_async)

        while True:
            data = await websocket.receive_bytes()
            session.add_chunk(data)
    except Exception as exception:
        await session.stop()
        await websocket.close()
```

## 5、结束语

WhisperFlow 弥补了批量转录和实时转录之间的差距，为开发人员提供了 Whisper 模型的强大功能和附加功能。无论你是在寻找低延迟性能、轻松集成还是实时应用程序的实时转录，WhisperFlow 都能满足您的需求。这是一款面向未来的工具，希望它成为你的工具包中的一员。

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原文链接：[WhisperFlow: a Real-Time Speech-to-Text Library](https://itnext.io/whisperflow-a-real-time-speech-to-text-library-274279d98cba?ref=hubwiz.com)

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