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onerahmet/openai-whisper-asr-webservice Docker 镜像 - 轩辕镜像

openai-whisper-asr-webservice
onerahmet/openai-whisper-asr-webservice
whisper-asr-webservice 是一个基于 OpenAI Whisper 语音识别模型构建的 Web 服务,提供便捷的 API 接口,支持多语言语音到文本的实时或批量转录,用户可根据需求选择 tiny、base、small、medium、large 等不同大小的模型,具备易于部署、高效准确的特点,适用于将语音识别功能快速集成到各类应用、服务或系统中。
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Whisper ASR Box

Whisper ASR Box 是一款通用语音识别工具包。其模型基于大规模多样化音频数据集训练,支持多语言语音识别、语音翻译及语言识别等多任务处理。

支持模型

当前 v1.8.2 版本支持以下语音识别模型:

  • openai/whisper(版本 v20240930)
  • SYSTRAN/faster-whisper(版本 v1.1.0)
  • whisperX(版本 v3.1.1)

快速使用

CPU 版本

通过 Docker 启动 CPU 服务:

shell
docker run -d -p 9000:9000 \
  -e ASR_MODEL=base \
  -e ASR_ENGINE=openai_whisper \
  onerahmet/openai-whisper-asr-webservice:latest
GPU 版本

需确保已安装 NVIDIA Docker 支持,启动命令:

shell
docker run -d --gpus all -p 9000:9000 \
  -e ASR_MODEL=base \
  -e ASR_ENGINE=openai_whisper \
  onerahmet/openai-whisper-asr-webservice:latest-gpu
缓存设置

为避免重复下载模型、缩短启动时间,可持久化缓存目录:

shell
docker run -d -p 9000:9000 \
  -v $PWD/cache:/root/.cache/ \
  onerahmet/openai-whisper-asr-webservice:latest

核心功能

  • 多引擎支持:OpenAI Whisper、Faster Whisper、WhisperX
  • 多输出格式:文本(text)、JSON、VTT、SRT、TSV
  • 词级时间戳标注
  • 语音活动检测(VAD)过滤
  • 说话人分离(WhisperX 支持)
  • FFmpeg 集成:支持多种音视频格式
  • GPU 加速
  • 模型加载/卸载可配置
  • REST API 带 Swagger 文档

环境变量配置

关键参数说明:

  • ASR_ENGINE:引擎选择(openai_whisper / faster_whisper / whisperx)
  • ASR_MODEL:模型规格(tiny / base / small / medium / large-v3 等)
  • ASR_MODEL_PATH:自定义模型存储/加载路径
  • ASR_DEVICE:运行设备(cuda / cpu)
  • MODEL_IDLE_TIMEOUT:模型闲置卸载超时时间

完整文档

详细使用说明及配置项参见:
[***]

开发指南

本地部署步骤
  1. 安装 poetry:
shell
pip3 install poetry
  1. 安装依赖:
shell
poetry install
  1. 启动服务:
shell
poetry run whisper-asr-webservice --host 0.0.0.0 --port 9000

服务启动后,访问 [***] 或 [***] 可打开 Swagger UI,测试 API 接口。

第三方依赖声明

本软件使用 FFmpeg 项目的库,遵循 LGPLv2.1 许可证。

查看更多 openai-whisper-asr-webservice 相关镜像 →
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by linuxserver.io
LinuxServer.io提供的Faster Whisper语音识别模型Docker镜像,用于高效部署和运行语音转文本服务。
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LinTO-STT-Whisper是基于Whisper模型的自动语音识别(ASR)API,可作为独立转录服务或通过消息代理连接器部署于微服务架构,支持离线及实时转录。
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