简介
whisper 是 openai 开源的字幕识别工具，可以识别字幕，翻译字幕，因为他英文翻译中文的效果一般，所以我一般就用它识别英文字幕
安装步骤
下面这些步骤基于 m1 pro
安装 python
在whisper 的 github找到对应的 python 版本，目前是 3.9.9，然后去 python 官网下载对应版本的安装器安装即可
安装 ffmper
# on MacOS using Homebrew (https://brew.sh/)
brew install ffmpeg安装 whisper
pip install -U openai-whisper这个时候 whisper 就可以用了，使用 help 查看可选命令
whisper --help--language en 是指生成英文字幕
--task transcribe 是指生成字幕，translate是翻译字幕
--model medium.en 是指用medium.en这个model，还有small、tiny...可选
--output_format srt 是指产物格式，不输入默认生成所有格式
--device mps 是指用什么渲染，一般可选cuda、mps、cpu(cuda是nvidia的gpu技术、mps是m1的gpu技术)当然，这个时候只能用基础功能的 whisper，默认使用 cpu 渲染，默认使用 small 模型
whisper test.mp4 --language en --task transcribe --output_format srt进阶
使用 medium 模型
我们会发现，默认的 small 模型生成的字幕质量一般，所以我们想用 medium 模型，然而 whisper 在 m1 上自动下载 medium 模型的时候会报 ssl certificate 的错，这个时候我们可以手动下载来解决：
我们访问 这个地址来找到 medium.en 这个模型的下载地址，手动下载后，放入/Users/{username}/.cache/whisper目录里即可
whisper test.mp4 --language en --task transcribe --model medium.en --output_format srt这个其实是 known issue,解决办法有两个，这里使用的第二种解决办法
使用 gpu 加快生成速度
我们会发现用 cpu 的生成速度慢的不行，whisper 是支持使用 gpu 生成的，gpu 的生成速度比 cpu 快不少，而且 nvidia 的 cuda 和苹果 m1 的 mps 都是性能很高的 gpu 渲染技术。
首先，我们需要安装 pytorch
pip3 install torch torchvision torchaudio然后我们就可以在 m1 芯片的笔记本上使用 mps 渲染了吗?
whisper test.mp4 --language en --task transcribe --model medium.en --output_format srt --device mps哈哈，天真，报错啦！
大概看了一下，就是 whisper+pytorch+m1 的 mps 现在基本等于不可用，有人说安装最新 nightly 版本的 pytorch 可以解决，然而并没有
目前普遍的解决方案是使用cpp 版本的 whisper,这里我就不折腾了，用 cpu 就用 cpu 吧，慢一点又不是不能用...如果真的有需要大批量的翻译字幕，还是用 pc+nvidia 的显卡比较靠谱
总结
whisper test.mp4 --language en --task transcribe --model medium.en --output_format srt备注
上面生成了英文字幕，如果想要中文字幕，或者中英双语字幕，那么可以使用免费机翻,生成中文字幕后，下载下来，再使用字幕合成工具，把中英文合二为一,可以参考这里
不过，上面这种方式翻译质量堪忧，目前翻译质量比较好的还是 deepl 和 gpt，deepl 和 gpt 都需要付费，我觉得有英文字幕就行了吧，不懂的单词现查，就当作学英语了
或许有人会有疑问，为啥不用 whisper 的 translate 功能？主要有 2 个原因，第一是慢，第二是 medium 模型的中文翻译水平比较一般，如果需要中文翻译的话，还是使用别的翻译软件比较靠谱，比如上文提到的 deepl 和 gpt。当然，如果你的 pc 性能足够的话，也可以直接运行最新的 large-2 模型，中文翻译质量应该高不少