Whisper如何在Mac上安装

Whisper如何在Mac上安装

要在Mac上安装Whisper，可以按照以下步骤进行操作：

  1. 打开终端应用程序（位于"应用程序"文件夹的"实用工具"文件夹中）。

  2. 安装Homebrew，一个Mac包管理器。在终端中输入以下命令并按下回车键：
    /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

  3. 安装Python。在终端中输入以下命令并按下回车键：
    brew install python

  4. 安装Whisper。在终端中输入以下命令并按下回车键：
    pip install whisper

  5. 等待安装完成。一旦安装完成，你就可以在Mac上使用Whisper了。

请注意，这些步骤假设你已经正确设置了Python和pip，并且已经安装了Homebrew。如果你还没有安装这些工具，请先按照它们的官方文档进行安装和设置。

另外，这些步骤也假设你已经具备一定的技术知识和经验。如果你不确定如何执行这些步骤，建议寻求更详细的指导或寻求专业人士的帮助。

如何使用Whisper

要使用Whisper，您需要按照以下步骤进行操作：

  1. 下载和安装Whisper应用程序：您可以从官方网站或应用商店下载和安装Whisper应用程序。它可用于多个操作系统，包括Windows，Mac，iOS和Android。

  2. 创建账户：在安装完成后，打开Whisper应用程序并创建一个新账户。您需要提供一些个人信息，并设置一个安全的密码来保护您的账户。

  3. 密钥管理：创建账户后，Whisper将生成一个私钥和公钥对。私钥是您的身份验证凭证，而公钥是其他人用来加密消息并发送给您的凭证。

  4. 添加联系人：在Whisper中发送消息之前，您需要添加联系人。可以通过他们的公钥或电话号码来添加联系人。

  5. 发送消息：要发送消息，请选择要发送给的联系人，并输入要发送的消息内容。可以选择加密消息以增加安全性。

  6. 接收消息：当有人向您发送加密消息时，您将在接收到通知。打开Whisper应用程序并查看接收到的消息。

  7. 安全性设置：为了增强安全性，您可以设置密码保护应用程序或启用指纹识别（如果设备支持）等功能。

请注意，在使用Whisper之前，请确保与其他用户共享公钥以便彼此之间能够加密和解密消息。

写一段使用Whisper的Python代码

要使用Whisper，首先需要安装Graphite和Carbon。然后，可以使用Python的whisper模块来操作Whisper数据库。

下面是一个简单的示例代码，用于创建一个Whisper数据库并写入一些数据：

import whisper

# 定义Whisper数据库的存储路径和保留策略
path = '/path/to/whisper/database.wsp'
retentions = [(60, 1440)]  # 保留1天的数据，每分钟一个数据点

# 创建Whisper数据库
whisper.create(path, retentions)

# 写入数据
timestamp = int(time.time())
values = [(timestamp, 10), (timestamp + 60, 20), (timestamp + 120, 30)]  # 数据点的时间戳和值
whisper.update_many(path, values)

print("数据已写入Whisper数据库。")

这段代码首先导入了whisper模块，并定义了Whisper数据库的存储路径和保留策略。然后，使用whisper.create()函数创建了一个新的Whisper数据库。接下来，通过whisper.update_many()函数将一组数据点写入到数据库中。

请注意，在实际使用中，可能需要根据具体需求调整保留策略、时间戳和值等参数。此外，还可以使用whisper.fetch()函数读取数据、whisper.info()函数获取数据库信息等。

希望对你有所帮助！

用whisper写一段Python代码， 把文字变成语音mp3文件。

import whisper

text = “Hello, how are you?”
whisper.tts_to_file(text, “output.mp3”)

正确的安装方式

安装

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git

升级

pip install --upgrade --no-deps --force-reinstall git+https://github.com/openai/whisper.git

使用下载中型模型，提高准确率。

whisper audio.mp3 --model medium

语音翻译成汉字

import whisper
model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])

Whisper 运行的时候，出现下面这些提示，如何解决？FP16 is not supported on CPU; using FP32 instead

这个提示意味着你在使用Whisper时尝试使用FP16（半精度浮点数）运行，但是你的CPU不支持这个功能。因此，Whisper将自动使用FP32（单精度浮点数）代替。

要解决这个问题，你有几个选择：

  1. 忽略这个提示：如果你的模型可以在FP32下正常工作，那么你可以继续使用它。这个警告只是提醒你正在使用较低的精度。

  2. 更换设备：如果你希望利用FP16的优势，可以考虑使用支持FP16计算的GPU或TPU。将任务迁移到支持FP16的硬件上可能需要一些额外的配置和调整。

  3. 更新库版本：确保你所使用的Whisper库版本是最新的。有时候，在更新库版本后，某些问题可能会得到解决。

总之，在大多数情况下，忽略这个警告并继续进行工作是安全的。但如果你希望获得更高的性能并且有适当的硬件支持，那么考虑采取上述措施来解决问题。

Whisper 如何在Mac系统下， 以GPU模式下运行，如何进行配置。

要在Mac系统下以GPU模式运行Whisper，首先需要确保你的Mac电脑配备了支持GPU计算的显卡。然后按照以下步骤进行配置：

  1. 安装CUDA：首先，你需要在你的Mac上安装CUDA工具包。前往NVIDIA官方网站下载适用于Mac的CUDA驱动程序，并按照安装向导进行安装。

  2. 安装CuDNN：CuDNN是一个针对深度神经网络加速的库，也是Whisper所需的。前往NVIDIA官方网站下载适用于Mac的CuDNN库，并按照安装向导进行安装。

  3. 安装Python环境：Whisper是一个基于Python开发的框架，所以你需要在你的Mac上安装Python环境。可以选择使用Anaconda、Miniconda或者直接从Python官方网站下载并安装。

  4. 创建虚拟环境：建议使用虚拟环境来管理Whisper及其相关依赖库。打开终端，并使用以下命令创建一个新的虚拟环境：

    conda create -n whisper python=3.7

  5. 激活虚拟环境：创建完成后，使用以下命令激活虚拟环境：

    conda activate whisper

  6. 安装Whisper：在激活的虚拟环境中，使用以下命令安装Whisper：

    pip install whisper

  7. 配置GPU支持：在你的Python代码中，可以通过设置WHISPER_BACKEND环境变量来启用GPU支持。例如，在你的代码中加入以下行：

    import os
os.environ["WHISPER_BACKEND"] = "gpu"

现在，你已经成功配置了Whisper在Mac系统下以GPU模式运行的环境。你可以使用该框架进行深度学习任务，并利用GPU加速计算。

Whisper 如何在Mac系统下， 以CPU模式下运行，如何进行配置。

下面的问题为什么会产生，如何进行解决？

NotImplementedError: Could not run ‘aten::empty.memory_format’ with arguments from the ‘SparseMPS’ backend. This could be because the operator doesn’t exist for this backend, or was omitted during the selective/custom build process (if using custom build). If you are a Facebook employee using PyTorch on mobil

e, please visit https://fburl.com/ptmfixes for possible resolutions. ‘aten::empty.memory_format’ is only available for these backends: [CPU, MPS, Meta, Qua

ntizedCPU, QuantizedMeta, MkldnnCPU, SparseCPU, SparseMeta, SparseCsrCPU, BackendSelect, Python, FuncTorchDynamicLayerBackMode, Functionalize, Named, Conju

gate, Negative, ZeroTensor, ADInplaceOrView, AutogradOther, AutogradCPU, AutogradCUDA, AutogradHIP, AutogradXLA, AutogradMPS, AutogradIPU, AutogradXPU, Aut

ogradHPU, AutogradVE, AutogradLazy, AutogradMeta, AutogradMTIA, AutogradPrivateUse1, AutogradPrivateUse2, AutogradPrivateUse3, AutogradNestedTensor, Tracer

, AutocastCPU, AutocastCUDA, FuncTorchBatched, FuncTorchVmapMode, Batched, VmapMode, FuncTorchGradWrapper, PythonTLSSnapshot, FuncTorchDynamicLayerFrontMod

e, PythonDispatcher].

这个错误是由于在使用PyTorch的SparseMPS后端时，尝试调用’aten::empty.memory_format’操作符而导致的。

解决这个问题的方法有几种：

  1. 检查是否使用了正确的PyTorch版本和安装了正确的后端。确保使用的PyTorch版本支持SparseMPS后端，并且已正确安装和配置。

  2. 如果你是Facebook员工，在移动设备上使用PyTorch，可以访问提供的链接（https://fburl.com/ptmfixes）获取可能的解决方案。

  3. 如果你正在进行自定义构建过程，请确保在选择/自定义构建过程中没有忽略’aten::empty.memory_format’操作符。检查构建过程中是否存在任何错误或遗漏。

  4. 如果以上方法都无法解决问题，可以考虑尝试其他可用的后端或降级到支持’aten::empty.memory_format’操作符的后端。

总之，要解决这个问题，需要确保正确配置和安装PyTorch，并检查所选择的后端是否支持所需操作符。

return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking)

NotImplementedError: Could not run ‘aten::empty.memory_format’ with arguments from the ‘SparseMPS’ backend. This could be because the operator doesn’t exist for this backend, or was omitted during the selective/custom build process (if using custom build). If you are a Facebook employee using PyTorch on mobil

e, please visit https://fburl.com/ptmfixes for possible resolutions. ‘aten::empty.memory_format’ is only available for these backends: [CPU, MPS, Meta, Qua

ntizedCPU, QuantizedMeta, MkldnnCPU, SparseCPU, SparseMeta, SparseCsrCPU, BackendSelect, Python, FuncTorchDynamicLayerBackMode, Functionalize, Named, Conju

gate, Negative, ZeroTensor, ADInplaceOrView, AutogradOther, AutogradCPU, AutogradCUDA, AutogradHIP, AutogradXLA, AutogradMPS, AutogradIPU, AutogradXPU, Aut

ogradHPU, AutogradVE, AutogradLazy, AutogradMeta, AutogradMTIA, AutogradPrivateUse1, AutogradPrivateUse2, AutogradPrivateUse3, AutogradNestedTensor, Tracer

, AutocastCPU, AutocastCUDA, FuncTorchBatched, FuncTorchVmapMode, Batched, VmapMode, FuncTorchGradWrapper, PythonTLSSnapshot, FuncTorchDynamicLayerFrontMod

e, PythonDispatcher].

whisper test.mp3 --model base --device cpu --language zh

brew install portaudio

Mac系统上的MP3播放工具:mpg123.直接brew install mpg123就行了， 命令行播放声音。 ​​​

《The Calculus Life Saver》翻译成中文叫什么

《微积分救星》

whisper 如何将一段中文语音.wav 文件的内容反应成中文

如何用 mpg123把.wav 转换成.mp

mpg123是一个命令行音频播放器，不能直接将.wav文件转换成.mp3格式。要使用mpg123将.wav文件转换为.mp3格式，你需要先安装lame编码器，并将其与mpg123结合使用。

以下是在Linux系统上使用mpg123和lame将.wav文件转换为.mp3的步骤：

  1. 确保你的系统已安装mpg123和lame。如果没有安装，可以通过以下命令进行安装：

sudo apt-get install mpg123 lame

  1. 打开终端并导航到包含.wav文件的目录。

  2. 使用以下命令将.wav文件转换为.raw格式：

mpg123 -w output.raw input.wav

这将把input.wav文件转换为output.raw文件。

  1. 使用lame编码器将.raw文件转换为.mp3格式。使用以下命令：

lame -h output.raw output.mp3

这将把output.raw文件转换为output.mp3文件。

现在，你已成功地用mpg123和lame将.wav文件转换为.mp3格式。可以通过运行以下命令来验证：

file output.mp3

这应该显示输出文件的详细信息，包括它的音频编码类型。

du 命令 显地文件大小时， 从大到小排序，用什么选项

可以使用du命令的-h选项来显示文件大小，并使用-r选项来按照文件大小从大到小排序。具体命令如下：

du -hr 文件路径

下面的问题怎么解决untimeError: Failed to load audio: dyld[66592]: Library not loaded: /opt/homebrew/opt/libvmaf/lib/libvmaf.1.dylib

这个错误是由于缺少libvmaf库引起的。要解决此问题，可以尝试以下几种方法：

  1. 检查是否已正确安装libvmaf库。可以使用Homebrew（如果已安装）执行以下命令来安装libvmaf：

    brew install libvmaf

  2. 如果已经安装了libvmaf，并且仍然出现此错误，请尝试重新安装它，使用以下命令：

    brew reinstall libvmaf

  3. 如果上述方法都没有解决问题，可以尝试更新Homebrew并升级所有软件包，使用以下命令：

    brew update
brew upgrade

  4. 如果问题仍然存在，可能是由于库的路径不正确导致的。可以尝试通过设置DYLD_LIBRARY_PATH环境变量来指定正确的库路径。例如，假设libvmaf库位于/opt/homebrew/opt/libvmaf/lib/目录下，则可以执行以下命令：

    export DYLD_LIBRARY_PATH=/opt/homebrew/opt/libvmaf/lib/

  5. 最后，如果以上方法都没有解决问题，可能需要重新编译并安装相关软件包以修复依赖关系。

请注意，在执行任何更改之前，请确保备份您的数据，并确保您具有适当的权限和了解相关软件包管理工具的操作。

whisper 依赖这个库，需要安装，如果过程发现找不到库文件，可以重新装一下。
brew reinstall libvmaf

  1. 打开终端并输入以下命令：sudo dockerd -d --log-level=4。这将启动docker服务，并在后台运行。

  2. 如果您想要在Mac上使用Docker Desktop，可以通过在终端中输入以下命令来安装：sudo curl -sfO https://get.docker.com/mac/stable/dockerd_latest.dmg | diskutil mount /Volumes/DockerForMac/DockerForMac.dmg。

  3. 如果您想要在Mac上使用Docker Compose，可以通过在终端中输入以下命令来安装：sudo curl -sfO https://get.docker.com/mac/stable/docker-compose_latest.dmg | diskutil mount /Volumes/DockerForMac/DockerForMac.dmg。

  4. 如果您想要在Mac上使用Docker Machine，可以通过在终端中输入以下命令来安装：sudo curl -sfO https://get.docker.com/mac/stable/docker-machine_latest.dmg | diskutil mount /Volumes/DockerForMac/DockerForMac.dmg。️如何在Mac上启动docker服务

Linux如何Umount一个磁盘在Linux系统中，可以使用umount命令来解除磁盘的 mount 状态。具体步骤如下：

  1. 首先确保已经将磁盘添加到了 /dev/sdX 中，其中 X 代表磁盘的序号（例如，/dev/sdb1）。

  2. 然后使用以下命令解除磁盘的 mount 状态：sudo umount /dev/sdX。在这个命令中，/dev/sdX 代表要解除的磁盘序号。

  3. 如果您想要将磁盘重新添加到系统中，可以使用以下命令：sudo mount /dev/sdX /mnt。在这个命令中，/dev/sdX 代表要添加的磁盘序号，而 /mnt 是将其挂载到的目录。

需要注意的是，如果您想要解除多个磁盘的 mount 状态，可以使用以下命令：sudo umount /dev/sdX1 /dev/sdX2 /dev/sdX3 ...。在这个命令中，每个 /dev/sdX 代表要解除的磁盘序号。️

如何umount /dev/vdb

要卸载/dev/vdb设备，可以使用umount命令。以下是在Linux系统中卸载/dev/vdb设备的步骤：

  1. 首先，使用以下命令查看挂载点和正在使用的设备：

    mount | grep /dev/vdb

    这将显示与/dev/vdb相关的挂载点和设备。如果没有显示任何内容，则表示该设备没有被挂载。

  2. 如果有挂载点与/dev/vdb相关联，请确保没有任何进程正在使用该设备。可以使用以下命令来查看正在使用设备的进程：

    fuser -m /dev/vdb

    如果有输出结果，则表示有进程正在使用该设备。需要终止这些进程或等待它们完成后才能卸载。

  3. 确认没有任何进程在使用该设备后，可以使用以下命令卸载/dev/vdb：

    umount /dev/vdb

  4. 如果成功卸载了/dev/vdb，则不会有任何输出。如果失败，则会显示错误消息。

Linux如何查看，当前都自动开启那些服务，用什么命令可以看可以使用systemctl status命令来查看当前自动开启的服务。

如果需要查看所有服务，可以使用systemctl list命令。️

下面问题造成的原因是什么，umount: /data0: target is busy. 如何解决这个问题

造成这个问题的原因是挂载点（/data0）目前仍然被某个进程或程序使用，导致无法卸载。

要解决这个问题，可以按照以下步骤操作：

  1. 首先，确认你没有任何正在使用挂载点的进程。可以使用以下命令查看占用该挂载点的进程：

    lsof | grep /data0

    如果有输出结果，则表示有进程正在使用该挂载点。

  2. 如果确认有进程在使用该挂载点，可以尝试终止占用该挂载点的进程。找到对应的进程ID（PID），并使用以下命令结束该进程：

    kill -9 <PID>

  3. 如果无法终止占用该挂载点的进程，可以尝试重新启动系统，以确保所有相关的程序和进程都被重置。

  4. 在重新启动后，再次尝试卸载挂载点：

    umount /data0

如果以上步骤仍然无法解决问题，可能需要进行更深入的排查和处理。

fstrim -a这条命令的作用是什么

fstrim -a命令的作用是对所有已挂载的文件系统进行TRIM操作。TRIM是一种用于固态硬盘(SSD)的操作，它通知SSD哪些数据块不再使用，从而可以提高SSD的性能和寿命。通过运行fstrim -a命令，可以定期地清理文件系统中不再使用的数据块，以确保SSD能够保持最佳性能状态。

Whisper ASR Webservice的API如何用Python语言进行调用

要使用Python语言调用Whisper ASR Webservice的API，可以按照以下步骤进行：

  1. 安装Python的requests库：运行pip install requests命令来安装。

  2. 导入requests库：在Python脚本中导入requests库，以便发送HTTP请求。

  3. 构建HTTP请求头：根据Whisper ASR Webservice的API文档，构建正确的HTTP请求头。通常，包括Content-Type和Authorization等字段。

  4. 构建API请求参数：根据需要发送给Whisper ASR Webservice的数据，构建API请求参数。通常，包括音频文件、采样率、音频格式等。

  5. 发送POST请求：使用requests库发送带有正确HTTP请求头和API请求参数的POST请求。可以使用requests.post()函数来发送请求，并将返回结果保存在一个变量中。

  6. 处理响应结果：根据Whisper ASR Webservice返回的响应结果进行处理。通常，可以通过访问响应对象的status_code属性获取状态码，并通过访问响应对象的json()方法获取JSON格式的响应体。

以下是一个示例代码，演示如何使用Python调用Whisper ASR Webservice的API：

import requests

# 构建HTTP请求头
headers = {
    'Content-Type': 'audio/wav',
    'Authorization': 'Bearer <your_token_here>'
}

# 构建API请求参数
data = open('<path_to_audio_file>', 'rb').read()

# 发送POST请求
response = requests.post('<api_url>', headers=headers, data=data)

# 处理响应结果
if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    # 处理返回的结果
    print(result)
else:
    print('请求失败：', response.status_code)

请确保将<your_token_here>替换为您的访问令牌，并将<path_to_audio_file>替换为音频文件的路径。将<api_url>替换为Whisper ASR Webservice的API URL。

注意：以上代码仅供参考，实际使用时请根据具体需求进行修改。