whisper是一个由openai开发的通用语言识别模型，我们可以使用它来为视频自动创建字幕。

环境安装

为了加速，我们需要使用GPU来进行计算，因此需要安装基于CUDA的pytorch。首先我们需要安装Miniconda，这里安装的时候直接点击下一步即可。

安装完毕之后，我们需要创建一个新的环境，这里我们创建一个名为whisper的环境：

conda create -n whisper python=3.8
conda activate whisper

1. 安装CUDA

安装好了Miniconda之后，我们需要安装CUDA，执行nvidia-smi

$ nvidia-smi
Thu Jan  2 11:49:53 2025
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 560.94                 Driver Version: 560.94         CUDA Version: 12.6     |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                  Driver-Model | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB  WDDM  |   00000000:01:00.0  On |                  N/A |
|  0%   39C    P8             10W /  120W |     505MiB /   6144MiB |      0%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

通过这个命令可以看到Driver Version: 560.94和CUDA Version: 12.6，因此我们需要安装12.6版本的CUDA，更加详细的版本对照表在这里。在安装的时候可以选择自定义安装选项，一般来说只要勾选CUDA下的 Development和Runtime即可。

安装完毕之后执行命令nvcc -V查看CUDA版本：

$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Sep_12_02:55:00_Pacific_Daylight_Time_2024
Cuda compilation tools, release 12.6, V12.6.77
Build cuda_12.6.r12.6/compiler.34841621_0

2. 安装cuDNN

根据自己下载的CUDA来选择对应版本的cuDNN，下载地址在这里。下载完毕之后解压到CUDA的安装目录下，一般来说是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA{版本号}，如果有重名的文件直接替换即可。

之后进入extras\demo_suite目录，执行如下命令：

bandwidthTest.exe
deviceQuery.exe

如果出现了PASS的字样，说明安装成功。

3. 安装pytorch

切换到我们之前创建的whisper环境，使用如下命令安装CUDA版本的pytorch：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

安装之后执行python命令进入python环境，执行如下代码：

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import torch
torch.cuda.is_available()

如果显示True则说明CUDA版本的pytorch安装成功。

4. 安装whisper

切换到我们之前创建的whisper环境，执行如下命令安装whisper：

pip install -U openai-whisper
pip install setuptools-rust

安装完毕之后执行如下命令就可以使用whisper了：

whisper 'C:/Users/raymond/Desktop/voice.aac' --language zh --model turbo

如上命令表示对C:/Users/raymond/Desktop/voice.aac文件进行中文语言的识别，使用turbo模型。第一次执行该命令会下载模型文件，模型文件较大，下载时请确保网络通畅。执行结果如下

[00:00.000 --> 00:03.060] 提到肉毒毒素
[00:03.060 --> 00:04.540] 你会想到什么
[00:04.540 --> 00:10.820] 你真的了解它吗
[00:10.820 --> 00:12.540] 2017年
[00:12.540 --> 00:14.180] 肉毒毒素以万能药标签
[00:14.180 --> 00:15.500] 登上时代周刊方面
[00:15.500 --> 00:17.280] 目前它在全球
[00:17.280 --> 00:18.960] 已被应用于几十种适应症
[00:18.960 --> 00:20.560] 仅在2019年
[00:20.560 --> 00:23.000] 接受注射的就已超过620万例
[00:23.000 --> 00:24.880] 但不要忘了
[00:24.880 --> 00:26.780] 肉毒毒素更是一种神经毒素
[00:26.780 --> 00:29.000] 还曾被当作生化武器使用
... 省略 ...

生成字幕

我们可以使用ffmpeg将音频从视频中提取出来，然后使用whisper生成字幕，最后使用ffmpeg将字幕添加到视频中。

使用如下命令提取音频：

ffmpeg -i input.mp4 -vn -acodec copy output.aac

然后使用whisper生成字幕，我们先在pycharm中创建一个test-whisper项目，并且把python解释器设置为Miniconda创建的whisper环境。创建一个main.py文件，写入如下代码：

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import whisper
from whisper.utils import get_writer

root = 'E:/'


model = whisper.load_model('turbo')
prompt = '如果使用了中文，请使用简体中文来表示文本内容'


result = model.transcribe(root + 'output.aac', language='zh', initial_prompt=prompt, verbose=True)
print(result['text'])


writer = get_writer('srt', root)
writer(result, 'output.srt')

如上代码表示使用turbo模型，识别中文，打印详细信息，并且保存字幕文件。执行完毕之后我们可以在E:/目录下看到生成的字幕文件。

最后我们使用ffmpeg将字幕添加到视频中：

ffmpeg -i input.mp4 -i output.srt -c:s mov_text -c:v copy -c:a copy output.mp4

之后我们在播放这个视频的时候就会有字幕了。

参考

video-subtitle-generator
基于Anaconda的pytorch-cuda
CUDA与cuDNN的安装与配置
ffmpeg视频合并、格式转换、截图

本文链接： https://www.nosuchfield.com/2025/01/02/Automatically-generate-subtitles-for-videos-with-whisper/