语音识别转文字工具
这是一个离线运行的本地语音识别转文字工具，基于 openai-whipser 开源模型，可将视频/音频中的人类声音识别并转为文字，可输出json格式、srt字幕带时间戳格式、纯文字格式。可用于自行部署后替代 openai 的语音识别接口或百度语音识别等，准确率基本等同openai官方api接口。
部署或下载后，双击 start.exe 自动调用本地浏览器打开本地网页。
拖拽或点击选择要识别的音频视频文件，然后选择发声语言、输出文字格式、所用模型(已内置base模型),点击开始识别，识别完成后以所选格式输出在当前网页。
全过程无需联网，完全本地运行，可部署于内网
openai-whisper 开源模型有 base/small/medium/large/large-v3, 内置base模型，base->large-v3识别效果越来越好，但所需计算机资源也更多，根据需要可自行下载后放到 models 目录下即可。
预编译Win版使用方法/Linux和Mac源码部署
点击此处打开Releases页面下载预编译文件
下载后解压到某处，比如 E:/stt
双击 start.exe ，等待自动打开浏览器窗口即可
点击页面中的上传区域，在弹窗中找到想识别的音频或视频文件，或直接拖拽音频视频文件到上传区域，然后选择发生语言、文本输出格式、所用模型，点击“立即开始识别”，稍等片刻，底部文本框中会以所选格式显示识别结果
如果机器拥有英伟达GPU，并正确配置了CUDA环境，将自动使用CUDA加速
源码部署(Linux/Mac/Window)
要求 python 3.9->3.11
创建空目录，比如 E:/stt, 在这个目录下打开 cmd 窗口，方法是地址栏中输入
cmd, 然后回车。使用git拉取源码到当前目录
git clone git@github.com:jianchang512/stt.git .创建虚拟环境
python -m venv venv激活环境，win下命令
%cd%/venv/scripts/activate，linux和Mac下命令source ./venv/bin/activate安装依赖:
pip install -r requirements.txt,如果报版本冲突错误，请执行pip install -r requirements.txt --no-depswin下解压 ffmpeg.7z，将其中的
ffmpeg.exe和ffprobe.exe放在项目目录下, linux和mac 到 ffmpeg官网下载对应版本ffmpeg，解压其中的ffmpeg和ffprobe二进制程序放到项目根目录下下载模型压缩包，根据需要下载模型，下载后将压缩包里的 xx.pt 文件放到项目根目录的 models 文件夹内
执行
python start.py，等待自动打开本地浏览器窗口。