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jhj0517/whisper-webui Docker 镜像 - 轩辕镜像

whisper-webui
jhj0517/whisper-webui
通过GitHub Action自动推送的Whisper-WebUI项目镜像,提供基于Whisper的语音识别Web界面服务。
3 收藏0 次下载activejhj0517镜像
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Whisper-WebUI Docker镜像文档

镜像概述

基本信息
  • 项目来源:基于GitHub仓库 jhj0517/Whisper-WebUI 构建
  • 构建方式:通过GitHub Action自动构建并推送(Automatically pushed via GitHub Action)
  • 镜像用途:提供Web界面的Whisper语音识别服务,封装OpenAI Whisper模型为可直接部署的Web应用,支持通过浏览器进行语音识别操作。

核心功能与特性

核心功能
  • Whisper模型集成:基于OpenAI Whisper语音识别模型,支持多语言语音转文字
  • Web界面交互:提供直观的浏览器操作界面,无需命令行操作
  • 多场景支持:支持本地语音文件上传(如MP3、WAV等格式)、实时麦克风输入转录
  • 模型灵活性:支持选择不同大小的Whisper模型(如base、small、medium、large)以平衡速度与精度
特性
  • 自动模型管理:首次启动时自动下载指定模型,支持模型缓存以减少重复下载
  • 多语言识别:支持Whisper原生支持的99种语言,可通过界面选择目标语言
  • 轻量化部署:基于Docker容器化,简化依赖管理,支持快速启动与停止
  • 配置可定制:通过环境变量调整服务端口、模型参数、输出格式等

使用场景与适用范围

适用场景
  • 个人用户:语音备忘录转文字、播客内容提取文本、学习资料语音转写
  • 内容创作:视频创作者自动生成字幕文本、音频内容快速索引
  • 团队协作:小型会议录音实时转录、访谈内容文字化存档
  • 开发测试:作为语音识别服务后端,集成至其他应用(如聊天机器人、辅助工具)
适用范围
  • 本地部署:个人电脑或服务器上通过Docker快速启动
  • 小型服务:为小团队提供内部语音识别Web服务
  • 开发环境:作为语音识别功能的测试依赖,加速应用开发

使用方法与配置说明

前置条件
  • 已安装Docker Engine(20.10+版本推荐)
  • 网络连接(首次启动需下载Whisper模型,模型大小根据选择从1GB到3GB不等)
  • 若需GPU加速:需安装nvidia-docker并确保主机GPU支持(仅项目支持时可用)
Docker Run命令示例
基础启动(默认模型:base,默认端口:7860)
bash
docker run -d \
  --name whisper-webui \
  -p 7860:7860 \
  jhj0517/whisper-webui:latest
指定模型与语言(模型:small,语言:中文)
bash
docker run -d \
  --name whisper-webui \
  -p 7860:7860 \
  -e MODEL_SIZE=small \
  -e DEFAULT_LANGUAGE=zh \
  jhj0517/whisper-webui:latest
挂载本地目录(模型缓存与上传文件持久化)
bash
docker run -d \
  --name whisper-webui \
  -p 7860:7860 \
  -v ./model_cache:/app/models \  # 模型缓存目录(避免重复下载)
  -v ./uploads:/app/uploads \    # 上传文件存储目录
  -e MODEL_SIZE=medium \
  jhj0517/whisper-webui:latest
Docker Compose配置示例

创建docker-compose.yml文件:

yaml
version: '3.8'

services:
  whisper-webui:
    image: jhj0517/whisper-webui:latest
    container_name: whisper-webui
    ports:
      - "7860:7860"  # 主机端口:容器端口
    environment:
      - MODEL_SIZE=base  # 可选:base, small, medium, large
      - DEFAULT_LANGUAGE=auto  # 可选:auto, zh, en, ja等(auto为自动检测)
      - PORT=7860  # 容器内服务端口(需与-p映射一致)
      - CACHE_MODEL=true  # 是否缓存模型(默认true)
    volumes:
      - ./model_cache:/app/models  # 模型持久化目录
      - ./uploads:/app/uploads    # 上传文件存储目录
    restart: unless-stopped

启动命令:

bash
docker-compose up -d
环境变量说明
环境变量名可选值/示例默认值说明
MODEL_SIZEbase, small, medium, largebase指定Whisper模型大小,越大精度越高但速度越慢
DEFAULT_LANGUAGEauto, zh, en, ja, frauto默认识别语言,auto为自动检测语言
PORT1024-655357860容器内Web服务监听端口
CACHE_MODELtrue, falsetrue是否缓存下载的模型文件至本地目录
MAX_FILE_SIZE100M, 500M200M最大上传文件大小(仅项目支持时生效)
API_KEY字符串空若项目支持API访问控制,用于鉴权的密钥
访问服务

服务启动后,通过浏览器访问:
http://<主机IP或localhost>:7860

界面功能说明:

  • 文件上传区:点击或拖拽语音文件(支持MP3、WAV、FLAC等格式)
  • 实时转录:点击麦克风图标进行实时语音输入转录
  • 模型设置:界面内可临时切换模型大小或目标语言(覆盖环境变量配置)
  • 结果导出:转录完成后可下载文本文件(TXT/SRT等格式,依项目支持)
数据持久化

为避免容器重建后丢失模型和上传文件,建议挂载以下目录:

  • 模型缓存目录:/app/models(存储下载的Whisper模型文件)
  • 上传文件目录:/app/uploads(存储用户上传的语音文件)

通过-v参数或docker-compose的volumes配置实现本地目录映射。

停止与卸载
bash
# 停止容器
docker stop whisper-webui

# 删除容器
docker rm whisper-webui

# (可选)删除镜像
docker rmi jhj0517/whisper-webui:latest

# (若使用docker-compose)停止并删除容器
docker-compose down

更新日志与版本说明

该镜像通过GitHub Action自动构建,版本标签与项目Git提交关联,建议通过以下方式获取最新版本:

bash
docker pull jhj0517/whisper-webui:latest

项目更新详情请参考原仓库:jhj0517/Whisper-WebUI 的Commit记录或Release说明。

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