20240131在ubuntu20.04.6下使用whisper不同模式的比对
2024/1/31 16:07

首先你要有一张NVIDIA的显卡，比如我用的PDD拼多多的二手GTX1080显卡。【并且极其可能是矿卡！】
2、请正确安装好NVIDIA最新的驱动程序和CUDA。可选安装！
3、配置whisper

rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ 
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ python -m pip install --upgrade pip
【可以不安装conda】
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ ffmpeg
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ pip install -U openai-whisper
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ pip install tiktoken
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ pip install setuptools-rust
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ whisper audio.mp3 --model medium --language Chinese
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ whisper chi.mp4 --model medium --language Chinese
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ sudo apt-get install ffmpeg
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ time(whisper chs.mp4 --model medium --language Chinese)

rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/tiny$ 
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/tiny$ time(whisper chs.mp4 --model tiny --language Chinese)
user    0m58.186s
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/tiny$ ll
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/small$ 
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/small$ time(whisper chs.mp4 --model small --language Chinese)
user    2m16.187s
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/small$ 
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ 
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ time(whisper chs.mp4 --model medium --language Chinese)
user    3m58.478s
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ 
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ 
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/medium$ 
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/medium$ time(whisper chs.mp4 --model medium --language Chinese)
user    3m58.612s
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/medium$ ll
ootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large$ 
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large$ time(whisper chs.mp4 --model large --language Chinese)
Traceback (most recent call last):
  File "/home/rootroot/.local/bin/whisper", line 8, in <module>
    sys.exit(cli())
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/whisper/transcribe.py", line 458, in cli
    model = load_model(model_name, device=device, download_root=model_dir)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/whisper/__init__.py", line 156, in load_model
    return model.to(device)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1160, in to
    return self._apply(convert)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 810, in _apply
    module._apply(fn)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 810, in _apply
    module._apply(fn)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 810, in _apply
    module._apply(fn)
  [Previous line repeated 2 more times]
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 833, in _apply
    param_applied = fn(param)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1158, in convert
    return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking)
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 26.00 MiB. GPU 0 has a total capacty of 7.92 GiB of which 12.31 MiB is free. Including non-PyTorch memory, this process has 7.56 GiB memory in use. Of the allocated memory 7.10 GiB is allocated by PyTorch, and 354.56 MiB is reserved by PyTorch but unallocated. If reserved but unallocated memory is large try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.  See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

real    0m24.463s
user    0m45.620s
sys    0m7.237s
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large$ sudo reboot

rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large-v1$ whisper chs.mp4 --model large-v1 --language Chinese
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large-v2$ 
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large-v2$ whisper chs.mp4 --model large-v2 --language Chinese
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large$ whisper chs.mp4 --model large-v3 --device cuda

rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/tiny$ 
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/tiny$ time(whisper chs.mp4 --model tiny --language Chinese)
[00:00.000 --> 00:03.000] 前段时间有一个巨师恒伙 某某是男人最好的意味
[00:03.000 --> 00:07.800] 这里的某某可以提问为减肥长发 西装考研数唱勇且无间等等等等
[00:07.800 --> 00:09.360] 我听到最新的一个说法是
[00:09.360 --> 00:13.400] 微分碎盖加口罩 加半胖眼镜 加春风衣 等于男人最好的意味
[00:13.400 --> 00:14.480] 大概也就前几年
[00:14.480 --> 00:17.480] 春风衣还和格子称山并没为成续员穿大精华
[00:17.480 --> 00:20.000] 子红色春风衣还被欲为广场五大码标配
[00:20.000 --> 00:22.800] 落土白还是我跌这个年纪的人才会有意义买的孩子
[00:22.800 --> 00:24.440] 不知道风向为啥变得这么快
[00:24.440 --> 00:27.840] 为啥这东西突然变成男生秘习神器 时尚潮流单品
[00:27.840 --> 00:29.520] 后来我翻来一下小红书就懂了
[00:29.520 --> 00:32.240] 时尚这个事情 重点不在于衣服 在于人
[00:32.240 --> 00:36.240] 现在小红书上面和春风衣相关的笔记 照片里的男生都是这样的
[00:36.240 --> 00:38.040] 这样的 还有这样的
[00:38.040 --> 00:40.640] 你们哪里是看川搭的 你们明明是看脸
[00:40.640 --> 00:41.840] 就这个造型这个年龄
[00:41.840 --> 00:44.040] 你换张老头山也能穿出风衣干好吗
[00:44.040 --> 00:46.640] 我又想起了当年过得刚老时穿击凡系的采取
[00:46.640 --> 00:49.640] 这个世界对我们这些长得不好看的人 还真是科课的
[00:49.640 --> 00:52.040] 所以说我总结了一下春风衣传达的要力
[00:52.040 --> 00:56.040] 大概就是一张白镜 且人出武汉的脸 充足的发亮 先细的体型
[00:56.040 --> 00:58.040] 当然 身上的春风衣还得是落头的
[00:58.040 --> 01:01.040] 去年在户外用品界 最顶流的 既不是两项属
[01:01.040 --> 01:04.040] 也不是有效负质称的表面 或者老海顶流哥倫比
[01:04.040 --> 01:04.840] 而是落头
[01:04.840 --> 01:07.040] 双实衣 落头在天猫户外服势品类
[01:07.040 --> 01:10.040] 拿下销售油和销量双料管局 销量达到百万级
[01:10.040 --> 01:13.240] 再抖音 落头销售同比针佛高达296
[01:13.240 --> 01:16.040] 其下主打的三合一高性价比春风衣成为暴屏
[01:16.040 --> 01:21.040] 哪怕不看伤实衣 随手一搜 落头在春风衣的七日销售绑上都是图绑的存在
[01:21.040 --> 01:24.040] 这是细上的销售表现 至于现象还是网友总结不好
[01:24.040 --> 01:27.040] 如今在南方街头的落头比山莫里的落头
[01:27.040 --> 01:30.040] 他就画山 满山的落头 随便逛得接 撞山了
[01:30.040 --> 01:32.040] 至于落头会啥这么厚 便宜呀
[01:32.040 --> 01:35.040] 拿慢得最好的丁真同款 换引黑三合一春风衣举例子
[01:35.040 --> 01:37.040] 现象买 调排价格两千一百九十八
[01:37.040 --> 01:40.040] 但是跑到网上看一下 调价就变成了六百九十九
[01:40.040 --> 01:42.040] 至于折扣 日常也都是有了
[01:42.040 --> 01:45.040] 四百出头就能买到 甚至有时候能递到三百家
[01:45.040 --> 01:48.040] 要是你还显贵 路子还要200块出头的单层春风衣
[01:48.040 --> 01:51.040] 就这个价格 各上海 恐怕还不够两次CTW 可的报名费
[01:51.040 --> 01:54.040] 看来这个价格 再对比一下北面 一千块钱起步
[01:54.040 --> 01:58.040] 你就能理解为啥北面这么快就为大学生提出了效负续领了
[01:58.040 --> 02:00.040] 我不知道现在大学生每个月生会费作手
[02:00.040 --> 02:02.040] 反正按照我上学时候的生活费
[02:02.040 --> 02:05.040] 一个月不吃不合 也就买得七两校子加一个贸账
[02:05.040 --> 02:07.040] 南怪当年全是价北面 现在都是真落头
[02:07.040 --> 02:08.040] 至少人家是正品啊
[02:08.040 --> 02:11.040] 我发了一下说家媒体 发现对路头的土草
[02:11.040 --> 02:13.040] 和买了路头的 基本上是一笔一笔的笔
[02:13.040 --> 02:15.040] 土草最多的就是一笔回调色 还会穿色
[02:15.040 --> 02:18.040] 比如土增洗个几次 穿个两天就调光了
[02:18.040 --> 02:20.040] 比如不同倉库发的货 这两层似不起
[02:20.040 --> 02:22.040] 蓝衣服还得看护口 听出声
[02:22.040 --> 02:25.040] 至于什么做工比较差 内膽博 走线操 不防水之类的
[02:25.040 --> 02:26.040] 就更多了
[02:26.040 --> 02:27.040] 但是这些土草
[02:27.040 --> 02:29.040] 并不意味着会影响路头的消量
[02:29.040 --> 02:31.040] 甚至还会有不少自来水表示
[02:31.040 --> 02:32.040] 就这价格 要啥自行车
[02:32.040 --> 02:35.040] 所谓性价比性价比 脱离价为弹性的
[02:35.040 --> 02:37.040] 这就不符合消费者的需求
[02:37.040 --> 02:39.040] 无数次价格占告诉我们 只要可能这样价
[02:39.040 --> 02:41.040] 就没有买不出去的产品
[02:41.040 --> 02:43.040] 一件冲风衣 一千多你觉得平平不及
[02:43.040 --> 02:45.040] 500多你觉得差的意思
[02:45.040 --> 02:46.040] 两百块你就要秒下的
[02:46.040 --> 02:48.040] 到99 恐怕就要拼点手速
[02:48.040 --> 02:50.040] 像冲风衣这个品嘞 本来价格跨度就大
[02:50.040 --> 02:52.040] 北面最便宜的Gortax出风衣
[02:52.040 --> 02:53.040] 价格三尖起众
[02:53.040 --> 02:56.040] 大概是统品来最便宜出风衣的三倍价格
[02:56.040 --> 02:58.040] 至于十足秒 大载的Gortax的
[02:58.040 --> 03:00.040] 硬科起步价要到四千五
[03:00.040 --> 03:01.040] 而且同样是Gortax
[03:01.040 --> 03:03.040] 内部也有不同的系列和党资
[03:03.040 --> 03:04.040] 做成衣服 中间的差价
[03:04.040 --> 03:06.040] 恐怕就够买两尖路头
[03:06.040 --> 03:08.040] 至于智能空温 防水拉脸 全押交
[03:08.040 --> 03:10.040] 更加不可能出现在路头这里了
[03:10.040 --> 03:11.040] 至少不会是三四百的路头
[03:11.040 --> 03:12.040] 甚至会有的
[03:12.040 --> 03:13.040] 有的价位的衣服
[03:13.040 --> 03:14.040] 买的就是一个放弃坏小
[03:14.040 --> 03:16.040] 適到杜子里的科技鱼很活
[03:16.040 --> 03:17.040] 適能给你省钱的
[03:17.040 --> 03:18.040] 穿在身上的科技鱼很活
[03:18.040 --> 03:20.040] 装装电件都是要加钱的
[03:20.040 --> 03:21.040] 所以正如博满路蓝所说
[03:21.040 --> 03:23.040] 这实际上只有一种医生主义
[03:23.040 --> 03:25.040] 就是在认清了路头的本质以后
[03:25.040 --> 03:26.040] 依然选择买路头
[03:26.040 --> 03:27.040] 关于路头的伙伯
[03:27.040 --> 03:28.040] 我有一些小小的看法
[03:28.040 --> 03:29.040] 路头这东西
[03:29.040 --> 03:30.040] 它其实就是个朝牌
[03:30.040 --> 03:32.040] 看看它的营销方式就知道了
[03:32.040 --> 03:33.040] 现在打开小红书
[03:33.040 --> 03:35.040] 日常可以看到路头穿大师这样子
[03:35.040 --> 03:36.040] 加一点分为一个
[03:36.040 --> 03:37.040] 是这样的
[03:37.040 --> 03:39.040] 对比一下 其他品牌的风格是这样的
[03:39.040 --> 03:40.040] 这样的
[03:40.040 --> 03:41.040] 其实对比一下就知道了
[03:41.040 --> 03:43.040] 其他品牌突出一个实际上
[03:43.040 --> 03:44.040] 能防风就一定要讲防风
[03:44.040 --> 03:46.040] 能抗动 就一定要讲抗动
[03:46.040 --> 03:47.040] 但路头在营销的时候
[03:47.040 --> 03:49.040] 主打的就是一个城市互外风
[03:49.040 --> 03:50.040] 虽然造型是冲风衣
[03:50.040 --> 03:52.040] 但场景往往是在城市里
[03:52.040 --> 03:54.040] 哪怕在以外要突出一个风和日律
[03:54.040 --> 03:55.040] 阳光明卖
[03:55.040 --> 03:56.040] 这少不会在明显的延寒
[03:56.040 --> 03:58.040] 高海把或是惡劣气候想
[03:58.040 --> 04:00.040] 如果用一个词形容路头的营销风格
[04:00.040 --> 04:01.040] 那就是星期
[04:01.040 --> 04:02.040] 或者说它很理解自己的消费者
[04:02.040 --> 04:04.040] 是谁需要什么产品
[04:04.040 --> 04:05.040] 从使用场景来说
[04:05.040 --> 04:06.040] 路头的消费者买冲风衣
[04:06.040 --> 04:08.040] 不是真的有什么大风大理要去应对
[04:08.040 --> 04:09.040] 冲风衣的作用
[04:09.040 --> 04:10.040] 是下雨没带散的时候
[04:10.040 --> 04:11.040] 营销底的几分钟
[04:11.040 --> 04:13.040] 让你能突出管跑回诉设
[04:13.040 --> 04:14.040] 或者是冬天起电动车
[04:14.040 --> 04:16.040] 被风吹的不醒的时候
[04:16.040 --> 04:17.040] 稍微抗一下风
[04:17.040 --> 04:18.040] 不是于提感太冷
[04:18.040 --> 04:19.040] 当然他们也会出门
[04:19.040 --> 04:21.040] 但大部分时候也都是去别的城市
[04:21.040 --> 04:23.040] 或者在城市周边高高简单的图部
[04:23.040 --> 04:24.040] 这种情况下
[04:24.040 --> 04:25.040] 穿个路头已经够了
[04:25.040 --> 04:27.040] 从够买冬进来说
[04:27.040 --> 04:29.040] 路头就更没有比较商的一些应会科技了
[04:29.040 --> 04:31.040] 消费者买路头买的是个什么呢
[04:31.040 --> 04:32.040] 不是冲风衣的功能性
[04:32.040 --> 04:33.040] 而是冲风衣的造型
[04:33.040 --> 04:34.040] 快送的版型
[04:34.040 --> 04:36.040] 冷精准着着微微轮起的小肚子
[04:36.040 --> 04:37.040] 冷脚分明的质感
[04:37.040 --> 04:39.040] 能影藏一切不完卖的整体线条
[04:39.040 --> 04:40.040] 选手的副作用
[04:40.040 --> 04:41.040] 就是显然轻
[04:41.040 --> 04:42.040] 在配上一条流载苦
[04:42.040 --> 04:43.040] 配上一双大黄雪
[04:43.040 --> 04:45.040] 大学生的气质就出来了
[04:45.040 --> 04:46.040] 要是自拍的时候在配上
[04:46.040 --> 04:47.040] 大学宿舍洗素台
[04:47.040 --> 04:49.040] 那永远擦不干净的镜子
[04:49.040 --> 04:50.040] 瞬间轻撑股底了
[04:50.040 --> 04:51.040] 收得更值败一点
[04:51.040 --> 04:53.040] 人家买的是个简单神器
[04:53.040 --> 04:54.040] 所以说
[04:54.040 --> 04:56.040] 土草穿路头都是假户外爱好者的人
[04:56.040 --> 04:57.040] 其实并没有理解路头的定位
[04:57.040 --> 04:59.040] 路头其实是给了想要入门山西穿的
[04:59.040 --> 05:01.040] 想要追逐流行的人
[05:01.040 --> 05:02.040] 一个最评价
[05:02.040 --> 05:03.040] 角色成本最低的选择
[05:03.040 --> 05:05.040] 对于那些真正的硬和户外爱好者
[05:05.040 --> 05:06.040] 路头既没有能力
[05:06.040 --> 05:07.040] 也没有打算处打他们
[05:07.040 --> 05:08.040] 反过来说
[05:08.040 --> 05:09.040] 那些自家穿也变加苦道
[05:09.040 --> 05:11.040] 或者去二杯四山去灯山探险的人
[05:11.040 --> 05:13.040] 也不太可能在户外服势上时间
[05:13.040 --> 05:15.040] 毕竟光是交通住属情家出行
[05:15.040 --> 05:16.040] 成本就不低了
[05:16.040 --> 05:17.040] 对他们来说
[05:17.040 --> 05:19.040] 户外装备很多时候是保命用
[05:19.040 --> 05:21.040] 也就不存在跟风澳造型的必要
[05:21.040 --> 05:22.040] 最后我再是个体外和
[05:22.040 --> 05:23.040] 年轻人追捧落土
[05:23.040 --> 05:24.040] 一个隐藏的原因
[05:24.040 --> 05:25.040] 其实是羽龙浮越来越贵
[05:25.040 --> 05:26.040] 有媒体统计
[05:26.040 --> 05:28.040] 现在国产羽龙浮的平均受价
[05:28.040 --> 05:29.040] 已经高达八百八十亿元
[05:30.040 --> 05:31.040] 波斯登军价最高
[05:31.040 --> 05:32.040] 接近两千元
[05:32.040 --> 05:33.040] 而且过去几年
[05:33.040 --> 05:35.040] 国产羽龙浮品牌都在转向高端房
[05:35.040 --> 05:37.040] 羽龙浮市场送回八千元以上的设斥级
[05:37.040 --> 05:38.040] 两千元以下的大重级
[05:38.040 --> 05:39.040] 而在中间的高端级
[05:39.040 --> 05:41.040] 国产品牌一直没有存在的
[05:41.040 --> 05:42.040] 所以过去几年
[05:42.040 --> 05:43.040] 过次登天空人这些品牌
[05:43.040 --> 05:45.040] 都帮两千元到八千元这个市场
[05:45.040 --> 05:46.040] 当成为了的发展确实
[05:46.040 --> 05:48.040] 东西正圈研报显示
[05:48.040 --> 05:49.040] 从2018到2021年
[05:49.040 --> 05:50.040] 波斯登军价四年
[05:50.040 --> 05:52.040] 掌复达到60%以上
[05:52.040 --> 05:53.040] 过去五个参年
[05:53.040 --> 05:54.040] 这个品牌的印象
[05:54.040 --> 05:56.040] 开支从20多亿上到了60多亿
[05:56.040 --> 05:57.040] 羽龙浮价格网上走
[05:57.040 --> 05:58.040] 年轻校外者
[05:58.040 --> 05:59.040] 就开始抛弃羽龙浮
[05:59.040 --> 06:00.040] 购买平价称风衣
[06:00.040 --> 06:02.040] 里面在穿个普通价外的羽龙
[06:02.040 --> 06:03.040] 不着羽龙小价客
[06:03.040 --> 06:05.040] 也不比大几千元的羽龙浮差多少
[06:05.040 --> 06:06.040] 说到底
[06:06.040 --> 06:07.040] 现在消贝身会发达了
[06:07.040 --> 06:08.040] 没有什么需求是
[06:08.040 --> 06:10.040] 一定要某种特定的几个方案
[06:10.040 --> 06:11.040] 特定价位的商品才能实现
[06:11.040 --> 06:13.040] 要保暖羽龙浮固然很好
[06:13.040 --> 06:14.040] 但车风衣价线内大
[06:14.040 --> 06:15.040] 也很短厚
[06:15.040 --> 06:16.040] 要实上
[06:16.040 --> 06:18.040] 大几千块钱的设计是品牌非常不错
[06:18.040 --> 06:19.040] 但35时的拼都多富士
[06:19.040 --> 06:20.040] 达得好也能处产
[06:20.040 --> 06:21.040] 要去业外图部
[06:21.040 --> 06:23.040] 花股流建满料以可以
[06:23.040 --> 06:25.040] 但低卡农业足以应付大多数状况
[06:25.040 --> 06:26.040] 所以说
[06:26.040 --> 06:27.040] 花高价买车目一旦让也OK
[06:27.040 --> 06:28.040] 三四般买减落土
[06:28.040 --> 06:29.040] 也是可以接受的选择
[06:29.040 --> 06:31.040] 和光落土也多多少少有些功能性
[06:31.040 --> 06:33.040] 毕竟他在怎么样还是个车风衣
[06:33.040 --> 06:34.040] 理解了这个事情
[06:34.040 --> 06:36.040] 就很容易分店什么是智商税的
[06:36.040 --> 06:38.040] 那些项顶馆书非某个品牌不用
[06:38.040 --> 06:39.040] 告诉你某个需求
[06:39.040 --> 06:41.040] 只有某个产品才能满足
[06:41.040 --> 06:43.040] 某个品牌就是某个品牌
[06:43.040 --> 06:44.040] 绝对的比较脸顶端
[06:44.040 --> 06:46.040] 这类印象的智商税含量
[06:46.040 --> 06:47.040] 必然是很高的
[06:47.040 --> 06:49.040] 他的目的是不斗你选择的权利
[06:49.040 --> 06:51.040] 让你主动放弃比较和寻找平体的想法
[06:51.040 --> 06:53.040] 从而避免你其他品牌竞争
[06:53.040 --> 06:54.040] 而没有竞争的事实上
[06:54.040 --> 06:56.040] 才是智商税含量最高的事实上
[06:56.040 --> 06:57.040] 小费商业动静
[06:57.040 --> 06:58.040] 静在IC实验室
[06:58.040 --> 06:59.040] 我是观众
[06:59.040 --> 07:00.040] 我们下期再见

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rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/small$ 
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/small$ time(whisper chs.mp4 --model small --language Chinese)
[00:00.000 --> 00:01.440] 前段时间有个巨势横厚
[00:01.440 --> 00:03.040] 嬷嬷是男人最好的衣美
[00:03.040 --> 00:07.800] 这里的嬷嬷可以替换为减肥、长发、西装、考研、书唱、勇杰、无间等等等等
[00:07.800 --> 00:09.320] 我听到最新的一个说法是
[00:09.320 --> 00:12.040] 微分碎盖加口罩加半框眼镜加春风衣
[00:12.040 --> 00:13.360] 等于男人最好的衣美
[00:13.360 --> 00:14.480] 大概也就前几年
[00:14.480 --> 00:17.480] 春风衣还和格子称山并类为程序员穿搭精华
[00:17.480 --> 00:20.040] 紫红色春风衣还被誉为广场舞达马标配
[00:20.040 --> 00:22.800] 骆驼牌还是我爹这个年纪的人才会用一买的牌子
[00:22.920 --> 00:24.520] 不知道风向为啥变得这么快
[00:24.520 --> 00:26.760] 为啥这东西突然变成男生逆袭神器
[00:26.760 --> 00:27.880] 时尚潮流单凭
[00:27.880 --> 00:29.520] 后来我翻了一下小红书就懂了
[00:29.520 --> 00:32.320] 时尚这个事情重点不在于衣服、在于人
[00:32.320 --> 00:34.640] 现在小红书上面和春风衣相关的笔迹
[00:34.640 --> 00:36.240] 照片里的男生都是这样的
[00:36.240 --> 00:37.120] 这样的
[00:37.120 --> 00:38.080] 还有这样的
[00:38.080 --> 00:39.440] 你们哪里是看穿搭的
[00:39.440 --> 00:40.600] 你们明明是看脸
[00:40.600 --> 00:41.880] 就这个造型、这个年龄
[00:41.880 --> 00:44.040] 你换上老头衫也能穿出氛围感好吗
[00:44.040 --> 00:46.720] 我又想起了当年郭德纲老师穿济凡西的残距
[00:46.720 --> 00:48.560] 这个世界对我们这些长得不好看的人
[00:49.560 --> 00:52.000] 所以说我总结了一下春风衣传达的要领
[00:52.000 --> 00:54.240] 大概就是一张白镜且人处无汉的脸
[00:54.240 --> 00:56.000] 充足的发亮、纤细的体型
[00:56.000 --> 00:58.040] 当然身上的春风衣还得是骆驼的
[00:58.040 --> 00:59.280] 去年在户外用品界
[00:59.280 --> 01:01.040] 最顶流的既不是鸟像术
[01:01.040 --> 01:02.640] 也不是有孝福之称的北面
[01:02.640 --> 01:04.120] 或者老台顶流哥伦比亚
[01:04.120 --> 01:04.760] 而是骆驼
[01:04.760 --> 01:07.000] 双十一骆驼在天猫户外服饰品类
[01:07.000 --> 01:08.840] 拿下销售额和销量双量冠军
[01:08.840 --> 01:10.040] 销量达到百万几
[01:10.040 --> 01:10.680] 在抖音
[01:10.680 --> 01:13.320] 骆驼销售同比增幅高达百分之两百九十六
[01:13.320 --> 01:16.080] 旗下主打的三合一高性价比春风衣成为爆品
[01:16.080 --> 01:17.360] 哪怕不看上十一
[01:17.360 --> 01:18.120] 随手一搜
[01:18.120 --> 01:21.240] 骆驼在春风衣的七日销售榜上都是土榜的存在
[01:21.240 --> 01:22.520] 这是线上的销售表现
[01:22.520 --> 01:24.320] 这位线下还是网友总觉得好
[01:24.320 --> 01:26.880] 如今在南方街头的骆驼比沙漠里的多多
[01:26.880 --> 01:27.640] 爬个化山
[01:27.640 --> 01:28.480] 满山的骆驼
[01:28.480 --> 01:29.320] 随便逛个街
[01:29.320 --> 01:30.000] 撞山了
[01:30.000 --> 01:31.160] 至于骆驼为啥这么火
[01:31.160 --> 01:31.880] 便宜啊
[01:31.880 --> 01:33.480] 拿卖的最好的钉针同款
[01:33.480 --> 01:35.440] 幻影黑三合一春风衣举个例子
[01:35.440 --> 01:37.600] 线下买标牌价格两千一百九十八
[01:37.600 --> 01:39.080] 但是跑到网上看一下
[01:39.080 --> 01:40.640] 标价就变成了六百九十九
[01:40.640 --> 01:41.320] 至于折扣
[01:41.320 --> 01:42.320] 日常也都是有的
[01:42.320 --> 01:43.520] 四百出头就能买到
[01:43.520 --> 01:45.120] 甚至有时候能递到三百价
[01:45.120 --> 01:46.160] 要是你还显贵
[01:46.160 --> 01:48.320] 路子还有两百块出头的单层春风衣
[01:48.320 --> 01:49.080] 就这个价格
[01:49.080 --> 01:51.680] 哥上海恐怕还不够两次City Walk的报名费
[01:51.680 --> 01:52.560] 看来这个价格
[01:52.560 --> 01:53.640] 再对比一下北面
[01:53.640 --> 01:54.760] 一千块钱起步
[01:54.760 --> 01:56.000] 你就能理解为啥北面
[01:56.000 --> 01:58.240] 这么快就被大学生踢出了校服序列了
[01:58.320 --> 01:59.400] 我不知道现在大学生
[01:59.400 --> 02:00.560] 每个月生活费做手
[02:00.560 --> 02:02.320] 反正按照我上学时候的生活费
[02:02.320 --> 02:03.280] 一个月不吃不喝
[02:03.280 --> 02:05.080] 也就买得起俩袖子加一个帽子
[02:05.080 --> 02:06.480] 难怪当年全是假北面
[02:06.480 --> 02:07.520] 现在都是真骆驼
[02:07.520 --> 02:08.800] 至少人家是正品
[02:08.800 --> 02:10.080] 我发了一下社交媒体
[02:10.080 --> 02:12.080] 发现对骆驼的吐槽和买了骆驼的
[02:12.080 --> 02:13.480] 基本上是一比一的比例
[02:13.480 --> 02:15.120] 吐槽最多的就是衣服会掉色
[02:15.120 --> 02:15.960] 还会串色
[02:15.960 --> 02:17.120] 比如吐增洗个几次
[02:17.120 --> 02:18.400] 穿个两天就掉光了
[02:18.400 --> 02:19.680] 比如不同仓库发的户
[02:19.680 --> 02:20.680] 质量三次不起
[02:20.680 --> 02:21.800] 买衣服还得看户口
[02:21.800 --> 02:22.480] 听出声
[02:22.480 --> 02:23.760] 至于什么做工比较差
[02:23.760 --> 02:24.400] 内胆薄
[02:24.400 --> 02:25.000] 走线操
[02:25.000 --> 02:26.520] 不防水之类的就更多了
[02:26.520 --> 02:27.480] 但是这些吐槽
[02:27.480 --> 02:29.280] 并不意味着会影响路途的销量
[02:29.280 --> 02:30.960] 甚至还会有不少资来水表示
[02:30.960 --> 02:31.600] 就这价格
[02:31.600 --> 02:32.640] 要啥自行车
[02:32.640 --> 02:34.160] 所谓性价比性价比
[02:34.160 --> 02:35.400] 脱离价位谈性能
[02:35.400 --> 02:37.120] 这就不符合消费者的需求吗
[02:37.120 --> 02:38.560] 无数次价格占告诉我们
[02:38.560 --> 02:39.600] 只要肯降价
[02:39.600 --> 02:41.080] 就没有卖不出去的产品
[02:41.080 --> 02:41.920] 一件冲锋衣
[02:41.920 --> 02:42.480] 1000多
[02:42.480 --> 02:43.680] 你觉得频频武器
[02:43.680 --> 02:45.040] 500多你觉得差点意思
[02:45.040 --> 02:46.440] 200块你就要秒下单了
[02:46.440 --> 02:48.480] 到99恐怕就要聘点手速了
[02:48.480 --> 02:49.640] 像冲锋衣这个品类
[02:49.640 --> 02:50.920] 本来价格跨度就大
[02:50.920 --> 02:52.800] 北面最便宜的Gor-Tex冲锋衣
[02:52.800 --> 02:53.840] 价格三千起步
[02:53.840 --> 02:56.320] 大概是同品牌最便宜冲锋衣的三倍价格
[02:56.320 --> 02:57.120] 至于十足那样
[02:57.120 --> 02:59.080] 搭载了Gor-Tex的硬壳起步价
[02:59.080 --> 03:00.000] 就要到4500
[03:00.000 --> 03:01.320] 而且同样是Gor-Tex
[03:01.320 --> 03:02.960] 内部也有不同的系列和档次
[03:02.960 --> 03:03.560] 做成衣服
[03:03.560 --> 03:05.760] 中间的差价恐怕就够买两件路头了
[03:05.760 --> 03:06.680] 至于智能空温
[03:06.680 --> 03:07.400] 防水拉链
[03:07.400 --> 03:07.960] 全压胶
[03:07.960 --> 03:09.720] 更加不可能出现在路头这里了
[03:09.720 --> 03:11.760] 至少不会是3-400的路头身上会有了
[03:11.760 --> 03:12.760] 有的架外的衣服
[03:12.760 --> 03:14.200] 买的就是一个放弃幻想
[03:14.200 --> 03:15.760] 吃到肚子里的科技鱼很活
[03:15.760 --> 03:16.920] 是能给你省钱的
[03:16.920 --> 03:18.400] 穿在身上的科技鱼很活
[03:18.400 --> 03:20.040] 装装件件都是要加钱的
[03:20.040 --> 03:21.560] 所以正如罗曼罗兰所说
[03:21.560 --> 03:23.160] 这实际上只有一种英雄主义
[03:23.160 --> 03:24.880] 就是在认清了路头的本质以后
[03:24.880 --> 03:26.040] 依然选择买路头
[03:26.040 --> 03:27.000] 关于路头的火爆
[03:27.000 --> 03:28.280] 我有一些小小的看法
[03:28.280 --> 03:29.040] 路头这东西
[03:29.040 --> 03:30.400] 它其实就是个潮牌
[03:30.400 --> 03:31.920] 看看它的营销方式就知道了
[03:31.920 --> 03:33.000] 现在打开小红书
[03:33.040 --> 03:35.120] 日常可以看到路头穿搭是这样的
[03:35.120 --> 03:36.880] 加一点氛围感是这样的
[03:36.880 --> 03:37.520] 对比一下
[03:37.520 --> 03:39.320] 其他品牌的风格是这样的
[03:39.320 --> 03:40.040] 这样的
[03:40.040 --> 03:41.320] 其实对比一下就知道了
[03:41.320 --> 03:42.760] 其他品牌突出一个时辰
[03:42.760 --> 03:44.360] 能防风就一定要讲防风
[03:44.360 --> 03:46.200] 能扛洞就一定要讲扛洞
[03:46.200 --> 03:47.520] 但路头在营销的时候
[03:47.520 --> 03:49.280] 主打的就是一个城市户外风
[03:49.280 --> 03:50.600] 虽然造型是冲锋衣
[03:50.600 --> 03:52.320] 但场景往往是在城市里
[03:52.320 --> 03:54.320] 哪怕在野外也要突出一个风和日丽
[03:54.320 --> 03:55.120] 阳光敏昧
[03:55.120 --> 03:56.600] 至少不会在明显的沿寒
[03:56.600 --> 03:58.280] 高海拔或是恶劣气候下
[03:58.280 --> 04:00.240] 如果用一个词形容路头的营销风格
[04:00.240 --> 04:01.120] 那就是星系
[04:01.120 --> 04:03.160] 或者说它很理解自己的消费者是谁
[04:03.160 --> 04:04.160] 需要什么产品
[04:04.160 --> 04:05.360] 从使用场景来说
[04:05.360 --> 04:06.800] 路头的消费者买冲锋衣
[04:06.800 --> 04:08.880] 不是真的有什么大风大雨要去应对
[04:08.880 --> 04:11.040] 冲锋衣的作用是下雨没带伞的时候
[04:11.040 --> 04:12.160] 临时顶个几分钟
[04:12.160 --> 04:13.760] 让你能图书馆跑回宿舍
[04:13.760 --> 04:15.080] 或者是冬天骑电动车
[04:15.080 --> 04:16.360] 被风吹得不行的时候
[04:16.360 --> 04:17.400] 稍微扛一下风
[04:17.400 --> 04:18.560] 不至于体感太冷
[04:18.560 --> 04:19.880] 当然他们也会出门
[04:19.880 --> 04:22.000] 但大部分时候也都是去别的城市
[04:22.000 --> 04:24.160] 或者在城市周边搞搞简单的徒步
[04:24.160 --> 04:24.920] 这种情况下
[04:24.920 --> 04:26.120] 穿个路头已经够了
[04:26.120 --> 04:27.240] 从勾买动机来说
[04:27.240 --> 04:29.440] 路头就更没有必要上那些硬回科技了
[04:29.440 --> 04:31.080] 消费者买路头买的是个什么呢
[04:31.080 --> 04:32.360] 不是冲锋衣的功能性
[04:32.360 --> 04:33.600] 而是冲锋衣的造型
[04:33.600 --> 04:34.440] 宽松的版型
[04:34.440 --> 04:36.480] 能精准遮住微微龙起的小肚子
[04:36.480 --> 04:37.520] 冷脚分明的质感
[04:37.520 --> 04:39.640] 能隐藏一切不完美的整体现象
[04:39.640 --> 04:41.480] 显示的副作用就是显年轻
[04:41.480 --> 04:42.720] 再配上一条牛仔裤
[04:42.720 --> 04:43.880] 配上一双大黄靴
[04:43.880 --> 04:45.320] 大学生的气质就出来了
[04:45.320 --> 04:46.200] 要是自拍的时候
[04:46.200 --> 04:47.760] 再配上大学宿舍洗素台
[04:47.760 --> 04:49.360] 那永远擦不干净的镜子
[04:49.360 --> 04:50.800] 瞬间青春无敌了
[04:50.800 --> 04:51.760] 说得用直白一点
[04:51.760 --> 04:53.320] 人家买的是个简凌神器
[04:53.320 --> 04:53.840] 所以说
[04:53.840 --> 04:56.000] 土槽穿路头都是假户外爱好者的人
[04:56.000 --> 04:57.640] 其实并没有理解路头的定位
[04:57.640 --> 04:59.880] 路头其实是给了想要入门山西穿搭
[04:59.880 --> 05:01.800] 想要追逐流行的人一个最平价
[05:01.800 --> 05:03.120] 决策成本最低的选择
[05:03.120 --> 05:04.920] 至于那些真正的硬核户外爱好者
[05:04.920 --> 05:05.880] 路头竟没有能力
[05:05.880 --> 05:07.280] 也没有打算触打他们
[05:07.280 --> 05:08.000] 反过来说
[05:08.000 --> 05:09.560] 那些自家穿越边疆国道
[05:09.560 --> 05:11.840] 或者去阿尔卑斯山区登山探险的人
[05:11.840 --> 05:13.720] 也不太可能在户外服饰上审谦
[05:13.720 --> 05:14.920] 毕竟光是交通住宿
[05:14.920 --> 05:15.640] 请假出行
[05:15.640 --> 05:16.600] 审本就不顶
[05:16.600 --> 05:17.320] 对他们来说
[05:17.320 --> 05:19.080] 户外装备很多时候是保命用的
[05:19.080 --> 05:21.120] 也就不存在跟风凹造型的必要
[05:21.120 --> 05:22.360] 最后我再说个题外话
[05:22.360 --> 05:23.360] 年轻人追捧骆驼
[05:23.360 --> 05:24.280] 一个隐藏的原因
[05:24.280 --> 05:25.880] 其实是羽绒服越来越贵了
[05:25.880 --> 05:26.680] 有媒体统计
[05:26.680 --> 05:28.440] 现在国产羽绒服的平均售价
[05:28.440 --> 05:30.040] 已经高达881元
[05:30.040 --> 05:31.200] 波斯登军价最高
[05:31.200 --> 05:32.040] 接近2000元
[05:32.040 --> 05:32.880] 而且过去几年
[05:32.880 --> 05:34.880] 国产羽绒服品牌都在转向高端化
[05:34.880 --> 05:37.160] 羽绒服市场分为8000元以上的奢侈级
[05:37.160 --> 05:38.600] 2000元以下的大众级
[05:38.600 --> 05:39.840] 而在中间的高端级
[05:39.840 --> 05:41.320] 国产品牌一直没有存在感
[05:41.320 --> 05:42.160] 所以过去几年
[05:42.160 --> 05:43.640] 波斯登天空人这些品牌
[05:43.640 --> 05:45.280] 都把2000元到8000元这个市场
[05:45.280 --> 05:46.720] 当成未来的发展趋势
[05:46.720 --> 05:48.080] 东新证券延报显示
[05:48.080 --> 05:49.680] 从2018到2021年
[05:49.680 --> 05:50.720] 波斯登军价4年
[05:50.720 --> 05:52.240] 涨幅达到60%以上
[05:52.240 --> 05:53.160] 过去5个菜年
[05:53.160 --> 05:54.320] 这个品牌的营销开支
[05:54.320 --> 05:55.960] 从20多亿涨到了60多亿
[05:55.960 --> 05:57.280] 羽绒服价格往上走
[05:57.280 --> 05:59.240] 年轻消费者就开始抛弃羽绒服
[05:59.240 --> 06:00.440] 购买评价充中一
[06:00.520 --> 06:02.360] 里面在穿个普通价外的姚立龙
[06:02.360 --> 06:03.440] 或者羽绒小夹克
[06:03.440 --> 06:05.360] 也不比大几千的羽绒服差多少
[06:05.360 --> 06:05.840] 说到底
[06:05.840 --> 06:07.080] 现在消费社会发达了
[06:07.080 --> 06:08.000] 没有什么需求是
[06:08.000 --> 06:09.720] 一定要某种特定的解决方案
[06:09.720 --> 06:11.640] 特定价位的商品才能实现的
[06:11.640 --> 06:12.200] 要保暖
[06:12.200 --> 06:13.240] 羽绒服固然很好
[06:13.240 --> 06:15.320] 但春风衣加一些内搭也很暖和
[06:15.320 --> 06:15.960] 要时尚
[06:15.960 --> 06:18.040] 大几千块钱的设计师品牌非常不错
[06:18.040 --> 06:19.480] 但三五十的拼多多服饰
[06:19.480 --> 06:20.760] 搭得好也能出产
[06:20.760 --> 06:21.760] 要去野外徒步
[06:21.760 --> 06:23.200] 花五六兼买鸟也可以
[06:23.200 --> 06:25.320] 但迪卡农也足以应付大多数状况
[06:25.320 --> 06:25.840] 所以说
[06:25.840 --> 06:27.680] 花高价买春风衣当然也OK
[06:27.680 --> 06:28.640] 三四百买件骆驼
[06:28.640 --> 06:29.920] 也是可以接受的选择
[06:29.920 --> 06:32.080] 何况骆驼也多多少少有一些功能性
[06:32.080 --> 06:33.960] 毕竟它再怎么样还是个春风衣
[06:33.960 --> 06:34.920] 理解了这个事情
[06:34.920 --> 06:36.920] 就很容易分辨什么是智商税的
[06:36.920 --> 06:39.000] 那些项领灌输非某个品牌不用
[06:39.000 --> 06:40.000] 告诉你某个需求
[06:40.000 --> 06:41.600] 只有某个产品才能满足
[06:41.600 --> 06:42.320] 某个品牌
[06:42.320 --> 06:44.480] 就是某个品牌绝对的比试链顶端
[06:44.480 --> 06:46.040] 这类营销的智商税含量
[06:46.040 --> 06:47.040] 必然是很高的
[06:47.040 --> 06:48.960] 它的目的是剥夺你选择的权利
[06:48.960 --> 06:51.400] 让你主动放弃比价和寻找平梯的想法
[06:51.400 --> 06:53.160] 从而避免与其他品牌竞争
[06:53.160 --> 06:54.400] 而没有竞争的市场
[06:54.400 --> 06:56.400] 才是智商税含量最高的市场
[06:56.400 --> 06:57.480] 消费商业动荐
[06:57.480 --> 06:58.520] 近在IC实验室
[06:58.520 --> 06:59.120] 我是馆长
[06:59.120 --> 06:59.920] 我们下期再见

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sys    0m3.903s
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rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/medium$ 
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/medium$ time(whisper chs.mp4 --model medium --language Chinese)
[00:00.000 --> 00:01.400] 前段時間有個巨石鴻吼
[00:01.400 --> 00:03.000] 某某是男人最好的衣妹
[00:03.000 --> 00:04.800] 這裡的某某可以替換為減肥
[00:04.800 --> 00:07.800] 長髮 西裝 考研 術唱 永潔無間等等等等
[00:07.800 --> 00:09.200] 我聽到最新的一個說法是
[00:09.200 --> 00:12.000] 微分碎蓋加口罩加半框眼鏡加春風衣
[00:12.000 --> 00:13.400] 等於男人最好的衣妹
[00:13.400 --> 00:14.400] 大概也就前幾年
[00:14.400 --> 00:17.400] 春風衣還和格子襯衫並列為程序員穿搭精華
[00:17.400 --> 00:20.000] 紫紅色春風衣還被譽為廣場舞大媽標配
[00:20.000 --> 00:21.600] 路透牌還是我爹這個年紀的人
[00:21.600 --> 00:22.800] 才會願意買的牌子
[00:22.800 --> 00:24.400] 不知道風向為啥變得這麼快
[00:24.400 --> 00:26.800] 為啥這東西突然變成男生逆襲神器
[00:26.800 --> 00:27.800] 時尚潮流單品
[00:27.800 --> 00:29.400] 後來我翻了一下小紅書就懂了
[00:29.400 --> 00:30.400] 時尚這個時期
[00:30.400 --> 00:31.600] 重點不在於衣服
[00:31.600 --> 00:32.200] 在於人
[00:32.200 --> 00:34.600] 先在小紅書上面和春風衣相關的筆記
[00:34.600 --> 00:36.200] 照片裡的男生都是這樣的
[00:36.200 --> 00:37.000] 這樣的
[00:37.000 --> 00:38.000] 還有這樣的
[00:38.000 --> 00:39.400] 你們哪裡是看穿搭的
[00:39.400 --> 00:40.600] 你們明明是看臉
[00:40.600 --> 00:41.800] 就這個造型 這個年齡
[00:41.800 --> 00:44.000] 你換上老頭衫也能穿出氛圍感好嗎
[00:44.000 --> 00:46.600] 我又想起了當年郭德綱老師穿季凡西的殘劇
[00:46.600 --> 00:48.600] 這個世界對我們這些長得不好看的人
[00:48.600 --> 00:49.600] 還真是苛刻的
[00:49.600 --> 00:52.000] 所以說我總結了一下春風衣傳達的要領
[00:52.200 --> 00:54.400] 大概就是一張白鏡且人畜無憾的臉
[00:54.400 --> 00:55.200] 充足的髮量
[00:55.200 --> 00:56.200] 纖細的體型
[00:56.200 --> 00:58.200] 當然身上的春風衣還得是駱駝的
[00:58.200 --> 00:59.400] 去年在戶外用品界
[00:59.400 --> 01:00.200] 最頂流的
[01:00.200 --> 01:01.200] 既不是鳥橡樹
[01:01.200 --> 01:02.800] 也不是有校服之稱的北面
[01:02.800 --> 01:04.200] 或者老臺頂流哥倫比亞
[01:04.200 --> 01:05.000] 而是駱駝
[01:05.000 --> 01:07.200] 雙11 駱駝在天貓戶外服飾品類
[01:07.200 --> 01:09.000] 拿下銷售額和銷量雙料冠軍
[01:09.000 --> 01:10.200] 銷量達到百萬幾
[01:10.200 --> 01:10.800] 再抖音
[01:10.800 --> 01:13.400] 駱駝銷售同比增幅高達296%
[01:13.400 --> 01:16.200] 旗下主打的三合一高性價比春風衣成為爆品
[01:22.600 --> 01:23.200] 至於線下
[01:23.200 --> 01:24.400] 還是網友總覺得好
[01:24.400 --> 01:26.800] 如今在南方街頭的駱駝比沙漠裡的都多
[01:30.000 --> 01:31.200] 至於駱駝為啥這麼火
[01:31.200 --> 01:32.000] 便宜啊
[01:32.000 --> 01:33.600] 拿賣得最好的丁珍同款
[01:33.600 --> 01:35.600] 幻影黑三合一春風衣舉個例子
[01:35.600 --> 01:36.000] 線下買
[01:36.000 --> 01:37.600] 標牌價格2198
[01:37.600 --> 01:39.200] 但是跑到網上看一下
[01:39.200 --> 01:40.800] 標價就變成了699
[01:40.800 --> 01:41.400] 至於折扣
[01:41.400 --> 01:42.400] 日常也都是有的
[01:42.400 --> 01:43.600] 400出頭就能買到
[01:43.600 --> 01:45.200] 甚至有時候能递到300價
[01:45.200 --> 01:46.200] 要是你還嫌貴
[01:46.200 --> 01:48.400] 駱駝還有200塊出頭的單層春風衣
[01:48.400 --> 01:49.200] 就這個價格
[01:49.200 --> 01:51.800] 哥上海恐怕還不夠兩次City Walk的報名費
[01:51.800 --> 01:52.600] 看來這個價格
[01:52.600 --> 01:54.800] 再對比一下北面1000塊錢起步
[01:54.800 --> 01:56.000] 你就能理解為啥北面
[01:56.000 --> 01:58.200] 這麼快就被大學生踢出了校服序列了
[01:58.200 --> 02:00.400] 我不知道現在大學生每個月生活費多少
[02:00.400 --> 02:02.200] 反正按照我上學時候的生活費
[02:02.200 --> 02:03.200] 一個月不吃不喝
[02:03.200 --> 02:05.000] 也就買得起倆袖子加一個帽子
[02:05.000 --> 02:06.400] 難怪當年全是假北面
[02:06.400 --> 02:07.400] 現在都是真駱駝
[02:07.400 --> 02:08.800] 至少人家是正品啊
[02:08.800 --> 02:10.000] 我翻了一下社交媒體
[02:10.000 --> 02:11.200] 發現對駱駝的吐槽
[02:11.200 --> 02:12.000] 和買了駱駝的
[02:12.000 --> 02:13.400] 基本上是1比1的比例
[02:13.400 --> 02:15.000] 吐槽最多的就是衣服會掉色
[02:15.000 --> 02:15.800] 還會串色
[02:15.800 --> 02:17.000] 比如圖層洗個幾次
[02:17.000 --> 02:18.200] 穿個兩天就掉光了
[02:18.200 --> 02:19.600] 比如不同倉庫發的貨
[02:19.600 --> 02:20.600] 質量參差不齊
[02:20.600 --> 02:21.600] 買衣服還得看戶口
[02:21.600 --> 02:22.400] 聽出聲
[02:22.400 --> 02:23.600] 至於什麼做工比較差
[02:23.600 --> 02:24.800] 內膽多 走線操
[02:24.800 --> 02:26.400] 不防水之類的就更多了
[02:26.400 --> 02:27.400] 但是這些吐槽
[02:27.400 --> 02:29.200] 並不意味著會影響駱駝的銷量
[02:29.200 --> 02:30.800] 甚至還會有不少自來水表示
[02:30.800 --> 02:32.600] 就這價格要啥子行車啊
[02:32.600 --> 02:34.000] 所謂性價比性價比
[02:34.000 --> 02:35.200] 脫離價位談性能
[02:35.200 --> 02:37.000] 這就不符合消費者的需求嘛
[02:37.000 --> 02:38.400] 無數次價格戰告訴我們
[02:38.400 --> 02:39.400] 只要肯降價
[02:39.400 --> 02:41.000] 就沒有賣不出去的產品
[02:41.000 --> 02:42.400] 一件衝鋒衣1000多
[02:42.400 --> 02:43.600] 你覺得平平無奇
[02:43.600 --> 02:45.000] 500多你覺得差點意思
[02:45.000 --> 02:46.400] 200塊你就秒下單了
[02:46.400 --> 02:47.000] 到99
[02:47.000 --> 02:48.400] 恐怕就要拼點手速了
[02:48.400 --> 02:49.600] 像衝鋒衣這個品類
[02:49.600 --> 02:50.800] 本來價格跨度就大
[02:50.800 --> 02:52.800] 北面最便宜的GORTEX衝鋒衣
[02:52.800 --> 02:53.800] 價格3000起步
[02:53.800 --> 02:55.200] 大概是同品牌最便宜
[02:55.200 --> 02:56.200] 衝鋒衣的三倍價格
[02:56.200 --> 02:57.200] 至於十足那樣
[02:57.200 --> 02:59.000] 搭載了GORTEX的硬殼起步價
[02:59.000 --> 03:00.000] 就要到4500
[03:00.000 --> 03:01.200] 而且同樣是GORTEX
[03:01.200 --> 03:02.800] 內部也有不同的系列和檔次
[03:02.800 --> 03:03.600] 做成衣服
[03:03.600 --> 03:05.600] 中間的差價恐怕就夠買兩件駱駝了
[03:05.600 --> 03:06.600] 至於智能控溫
[03:06.600 --> 03:07.400] 防水拉鍊
[03:07.400 --> 03:08.000] 全壓膠
[03:08.000 --> 03:09.800] 更加不可能出現在駱駝這裡了
[03:09.800 --> 03:11.800] 至少不會是300 400的駱駝身上會有的
[03:11.800 --> 03:12.800] 有的價外的衣服
[03:12.800 --> 03:14.200] 買的就是一個放棄幻想
[03:14.200 --> 03:15.800] 吃到肚子裡的科技魚很活
[03:15.800 --> 03:17.000] 是能給你省錢的
[03:17.000 --> 03:18.400] 穿在身上的科技魚很活
[03:18.400 --> 03:20.000] 裝裝件件都是要加錢的
[03:20.000 --> 03:21.600] 所以正如羅曼羅蘭所說
[03:21.600 --> 03:23.200] 這世界上只有一種英雄主義
[03:23.200 --> 03:24.800] 就是在認清了駱駝的本質以後
[03:24.800 --> 03:26.000] 依然選擇買駱駝
[03:26.000 --> 03:27.000] 關於駱駝的火爆
[03:27.000 --> 03:28.200] 我有一些小小的看法
[03:28.200 --> 03:29.000] 駱駝這個東西
[03:29.000 --> 03:30.400] 它其實就是個潮牌
[03:30.400 --> 03:32.000] 看看它的營銷方式就知道了
[03:32.000 --> 03:33.000] 現在打開小黃書
[03:33.000 --> 03:35.000] 日常可以看到駱駝穿搭是這樣的
[03:35.000 --> 03:36.600] 加一點氛圍感是這樣的
[03:36.600 --> 03:37.400] 對比一下
[03:37.400 --> 03:39.000] 其他品牌的風格是這樣的
[03:39.000 --> 03:39.800] 這樣的
[03:39.800 --> 03:41.200] 其實對比一下就知道了
[03:41.200 --> 03:42.600] 其他品牌突出一個時程
[03:42.600 --> 03:44.200] 能防風就一定要講防風
[03:44.200 --> 03:46.000] 能扛動就一定要講扛動
[03:46.000 --> 03:47.400] 但駱駝在營銷的時候
[03:47.400 --> 03:49.200] 主打的就是一個城市戶外風
[03:49.200 --> 03:50.400] 雖然造型是春風衣
[03:50.400 --> 03:52.200] 但場景往往是在城市裡
[03:52.200 --> 03:54.200] 哪怕在野外也要突出一個風和日麗
[03:54.200 --> 03:55.000] 陽光美媚
[03:55.000 --> 03:56.400] 至少不會在明顯的嚴寒
[03:56.400 --> 03:58.000] 高海拔或是惡劣氣候下
[03:58.200 --> 04:00.200] 如果用一個詞形容駱駝的營銷風格
[04:00.200 --> 04:01.000] 那就是清洗
[04:01.000 --> 04:03.000] 或者說他很理解自己的消費者是誰
[04:03.000 --> 04:04.000] 需要什麼產品
[04:04.000 --> 04:05.200] 從使用場景來說
[04:05.200 --> 04:06.600] 駱駝的消費者買春風衣
[04:06.600 --> 04:08.800] 不是真的有什麼大風大雨要去應對
[04:08.800 --> 04:11.000] 春風衣的作用是下雨沒帶傘的時候
[04:11.000 --> 04:12.000] 臨時頂個幾分鐘
[04:12.000 --> 04:13.600] 讓你能圖書館跑回宿舍
[04:13.600 --> 04:15.000] 或者是冬天騎電動車
[04:15.000 --> 04:16.200] 被風吹得不行的時候
[04:16.200 --> 04:17.200] 稍微扛一下風
[04:17.200 --> 04:18.400] 不至於體感太冷
[04:18.400 --> 04:19.800] 當然他們也會出門
[04:19.800 --> 04:21.800] 但大部分時候也都是去別的城市
[04:21.800 --> 04:24.000] 或者在城市周邊搞搞簡單的徒步
[04:24.000 --> 04:26.000] 這種情況下穿個駱駝已經夠了
[04:26.000 --> 04:27.200] 從購買動機來說
[04:27.200 --> 04:29.200] 駱駝就更沒有必要上那些應回科技了
[04:29.200 --> 04:31.000] 消費者買駱駝買的是個什麼呢
[04:31.000 --> 04:32.200] 不是春風衣的功能性
[04:32.200 --> 04:33.400] 而是春風衣的造型
[04:33.400 --> 04:34.400] 寬鬆的版型
[04:34.400 --> 04:36.400] 能精準遮住微微隆起的小肚子
[04:36.400 --> 04:37.400] 棱角分明的質感
[04:37.400 --> 04:39.400] 能隱藏一切不完美的身體線條
[04:39.400 --> 04:41.400] 顯瘦的副作用就是顯年輕
[04:41.400 --> 04:42.600] 再配上一條牛仔褲
[04:42.600 --> 04:43.800] 配上一雙大黃靴
[04:43.800 --> 04:45.200] 大學生的氣質就出來了
[04:45.200 --> 04:46.200] 要是自拍的時候
[04:46.200 --> 04:47.800] 再配上大學宿舍洗素臺
[04:47.800 --> 04:49.200] 那永遠擦不乾淨的鏡子
[04:49.200 --> 04:50.600] 瞬間青春無敵了
[04:50.800 --> 04:51.800] 說的更直白一點
[04:51.800 --> 04:53.200] 人家買的是個簡靈神器
[04:53.200 --> 04:53.800] 所以說
[04:53.800 --> 04:56.000] 吐槽穿駱駝都是假戶外愛好者的人
[04:56.000 --> 04:57.600] 其實並沒有理解駱駝的定位
[04:57.600 --> 04:59.800] 駱駝其實是給了想要入門山系穿搭
[04:59.800 --> 05:01.800] 想要追逐流行的人一個最平價
[05:01.800 --> 05:03.000] 決策成本最低的選擇
[05:03.000 --> 05:04.800] 至於那些真正的硬核戶外愛好者
[05:04.800 --> 05:05.800] 駱駝既沒有能力
[05:05.800 --> 05:07.200] 也沒有打算觸打他們
[05:07.200 --> 05:08.000] 反過來說
[05:08.000 --> 05:09.600] 那些自駕穿越邊疆國道
[05:09.600 --> 05:11.800] 或者去奧爾卑斯山區登山探險的人
[05:11.800 --> 05:13.600] 也不太可能在戶外服飾上省錢
[05:13.600 --> 05:15.000] 畢竟光是交通住宿
[05:15.400 --> 05:16.400] 成本就不低了
[05:16.400 --> 05:17.200] 對他們來說
[05:17.200 --> 05:19.000] 戶外裝備很多時候是保命用的
[05:19.000 --> 05:21.000] 也就不存在跟風奧造型的必要了
[05:21.000 --> 05:22.200] 最後我再說個題外話
[05:22.200 --> 05:24.200] 年輕人追捧駱駝一個隱藏的原因
[05:24.200 --> 05:25.800] 其實是羽絨服越來越貴了
[05:25.800 --> 05:26.600] 有媒體統計
[05:26.600 --> 05:30.000] 現在國產羽絨服的平均售價已經高達881元
[05:30.000 --> 05:32.000] 波斯登均價最高接近2000元
[05:32.000 --> 05:32.800] 而且過去幾年
[05:32.800 --> 05:34.800] 國產羽絨服品牌都在轉向高端化
[05:34.800 --> 05:37.000] 羽絨服市場分為8000元以上的奢侈級
[05:37.000 --> 05:38.400] 2000元以下的大眾級
[05:38.400 --> 05:39.800] 而在中間的高端級
[05:39.800 --> 05:41.200] 國產品牌一直沒有存在感
[05:41.200 --> 05:42.200] 所以過去幾年
[05:42.200 --> 05:43.600] 波斯登天工人這些品牌
[05:43.600 --> 05:45.200] 都把2000元到8000元這個市場
[05:45.200 --> 05:46.600] 當成未來的發展趨勢
[05:46.600 --> 05:48.000] 東新證券研報顯示
[05:48.000 --> 05:49.600] 從2018到2021年
[05:49.600 --> 05:52.200] 波斯登均價4年漲幅達到60%以上
[05:52.200 --> 05:53.200] 過去5個菜年
[05:53.200 --> 05:55.000] 這個品牌的營銷開支從20多億
[05:55.000 --> 05:56.000] 漲到了60多億
[05:56.000 --> 05:57.200] 羽絨服價格往上走
[05:57.200 --> 05:59.200] 年輕消費者就開始拋棄羽絨服
[05:59.200 --> 06:00.400] 購買平價衝鋒衣
[06:00.400 --> 06:02.200] 裡面再穿個普通價外的瑤麗絨
[06:02.200 --> 06:03.400] 或者羽絨小夾克
[06:03.400 --> 06:05.200] 也不比大幾千的羽絨服差多少
[06:05.200 --> 06:05.800] 說到底
[06:05.800 --> 06:07.000] 現在消費社會發達了
[06:07.000 --> 06:08.000] 沒有什麼需求是
[06:08.000 --> 06:09.600] 一定要某種特定的解決方案
[06:09.600 --> 06:11.600] 特定價位的商品才能實現的
[06:11.600 --> 06:12.200] 要保暖
[06:12.200 --> 06:13.200] 羽絨服固然很好
[06:13.200 --> 06:15.200] 但衝鋒衣加一些內搭也很暖和
[06:15.200 --> 06:16.000] 要時尚
[06:16.000 --> 06:18.000] 大幾千塊錢的設計師品牌非常不錯
[06:18.000 --> 06:19.400] 但350的拼多多服飾
[06:19.400 --> 06:20.600] 搭得好也能出彩
[06:20.600 --> 06:21.600] 要去野外徒步
[06:21.600 --> 06:23.000] 花五六千買鳥也可以
[06:23.000 --> 06:25.200] 但迪卡農也足以應付大多數狀況
[06:25.200 --> 06:25.800] 所以說
[06:25.800 --> 06:27.600] 花高價買衝鋒衣當然也OK
[06:27.600 --> 06:28.600] 三四百買件駱駝
[06:28.600 --> 06:29.800] 也是可以接受的選擇
[06:29.800 --> 06:32.000] 何況駱駝也多多少少有一些功能性
[06:32.000 --> 06:33.800] 畢竟它再怎麼樣還是個衝鋒衣
[06:33.800 --> 06:34.800] 理解了這個事情
[06:34.800 --> 06:36.800] 就很容易分辨什麼是智商稅的
[06:36.800 --> 06:38.800] 那些向你灌輸非某個品牌不用
[06:38.800 --> 06:39.800] 告訴你某個需求
[06:39.800 --> 06:41.400] 只有某個產品才能滿足
[06:41.400 --> 06:42.200] 某個品牌
[06:42.200 --> 06:44.400] 就是某個品牌絕對的比試鏈頂端
[06:44.400 --> 06:46.800] 這類銀銷的智商稅含量必然是很高的
[06:46.800 --> 06:48.800] 它的目的是剝奪你選擇的權利
[06:48.800 --> 06:51.200] 讓你主動放棄比價和尋找平梯的想法
[06:51.200 --> 06:53.000] 從而避免與其他品牌競爭
[06:53.000 --> 06:54.200] 而沒有競爭的市場
[06:54.200 --> 06:56.200] 才是智商稅含量最高的市場
[06:56.200 --> 06:57.400] 消費商業洞穴
[06:57.400 --> 06:58.400] 禁在IC實驗室
[06:58.400 --> 06:59.000] 我是館長
[06:59.000 --> 07:00.000] 我們下期再見

real    3m44.242s
user    3m58.612s
sys    0m5.525s
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/medium$ ll

ootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large$ 
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large$ time(whisper chs.mp4 --model large --language Chinese)
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    sys.exit(cli())
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/whisper/transcribe.py", line 458, in cli
    model = load_model(model_name, device=device, download_root=model_dir)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/whisper/__init__.py", line 156, in load_model
    return model.to(device)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1160, in to
    return self._apply(convert)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 810, in _apply
    module._apply(fn)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 810, in _apply
    module._apply(fn)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 810, in _apply
    module._apply(fn)
  [Previous line repeated 2 more times]
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 833, in _apply
    param_applied = fn(param)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1158, in convert
    return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking)
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 26.00 MiB. GPU 0 has a total capacty of 7.92 GiB of which 12.31 MiB is free. Including non-PyTorch memory, this process has 7.56 GiB memory in use. Of the allocated memory 7.10 GiB is allocated by PyTorch, and 354.56 MiB is reserved by PyTorch but unallocated. If reserved but unallocated memory is large try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.  See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

real    0m24.463s
user    0m45.620s
sys    0m7.237s
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large$ sudo reboot

rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large-v1$ whisper chs.mp4 --model large-v1 --language Chinese
100%|█████████████████████████████████████| 2.87G/2.87G [05:30<00:00, 9.35MiB/s]
Traceback (most recent call last):
  File "/home/rootroot/.local/bin/whisper", line 8, in <module>
    sys.exit(cli())
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/whisper/transcribe.py", line 458, in cli
    model = load_model(model_name, device=device, download_root=model_dir)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/whisper/__init__.py", line 156, in load_model
    return model.to(device)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1160, in to
    return self._apply(convert)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 810, in _apply
    module._apply(fn)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 810, in _apply
    module._apply(fn)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 810, in _apply
    module._apply(fn)
  [Previous line repeated 2 more times]
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 833, in _apply
    param_applied = fn(param)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1158, in convert
    return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking)
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 26.00 MiB. GPU 0 has a total capacty of 7.92 GiB of which 9.25 MiB is free. Including non-PyTorch memory, this process has 7.50 GiB memory in use. Of the allocated memory 7.03 GiB is allocated by PyTorch, and 363.75 MiB is reserved by PyTorch but unallocated. If reserved but unallocated memory is large try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.  See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large-v1$ ll

rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large-v2$ 
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large-v2$ whisper chs.mp4 --model large-v2 --language Chinese
-bash: /home/rootroot/.local/bin/whisper: /usr/bin/python3: bad interpreter: Text file busy
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large-v2$ whisper chs.mp4 --model large-v2 --language Chinese
Traceback (most recent call last):
  File "/home/rootroot/.local/bin/whisper", line 19, in <module>
    sys.exit(cli())
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/whisper/transcribe.py", line 458, in cli
    model = load_model(model_name, device=device, download_root=model_dir)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/whisper/__init__.py", line 156, in load_model
    return model.to(device)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1160, in to
    return self._apply(convert)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 810, in _apply
    module._apply(fn)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 810, in _apply
    module._apply(fn)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 810, in _apply
    module._apply(fn)
  [Previous line repeated 2 more times]
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 833, in _apply
    param_applied = fn(param)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1158, in convert
    return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking)
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB. GPU 0 has a total capacty of 7.92 GiB of which 22.75 MiB is free. Including non-PyTorch memory, this process has 7.54 GiB memory in use. Of the allocated memory 7.08 GiB is allocated by PyTorch, and 354.46 MiB is reserved by PyTorch but unallocated. If reserved but unallocated memory is large try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.  See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large-v2$ ll

rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large$ whisper chs.mp4 --model large-v3 --device cuda
Traceback (most recent call last):
  File "/home/rootroot/.local/bin/whisper", line 31, in <module>
    sys.exit(cli())
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/whisper/transcribe.py", line 458, in cli
    model = load_model(model_name, device=device, download_root=model_dir)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/whisper/__init__.py", line 156, in load_model
    return model.to(device)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1160, in to
    return self._apply(convert)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 810, in _apply
    module._apply(fn)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 810, in _apply
    module._apply(fn)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 810, in _apply
    module._apply(fn)
  [Previous line repeated 2 more times]
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 833, in _apply
    param_applied = fn(param)
  File "/home/rootroot/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1158, in convert
    return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking)
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB. GPU 0 has a total capacty of 7.92 GiB of which 22.75 MiB is free. Including non-PyTorch memory, this process has 7.54 GiB memory in use. Of the allocated memory 7.09 GiB is allocated by PyTorch, and 351.95 MiB is reserved by PyTorch but unallocated. If reserved but unallocated memory is large try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.  See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/chs/large$ 

参考资料：
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1754273131302009331&wfr=spider&for=pc
比较后才知道：这些语音转文字工具哪个才是真正的王者！
左边框选的是让你选转写的质量，从上往下，质量逐渐增高，转写的准确率会上升，但是相应的耗费的时间也会变长。左边框框选的这五个选项，对应whisper的“tiny，base，small，medium，large”五种模式。

https://www.bilibili.com/read/cv23069352/
whisper-通用语音识别模型
whisper 【音频文件】 【可选：--language 语言】 --model【tiny | small | medium | large】

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1766283852009340127&wfr=spider&for=pc
科大讯飞，可能要凉！

整个whisper系列一共有5个级别的模型，按参数量进行排序，分别是微型tiny，基本base，小型small，中型medium，大型large，如下图所示

比如whisper系列效果最好的large模型，需要用到的显存是20GB左右，能满足需求的最便宜的显卡是RTX4090，价格在1.5万左右，而且也只是勉强实时，做后期制作还行，要想做到同声传译生成文本就有点悬。坚持要用也不是不行，继续上硬件就可以。但是这么一来，成本必然继续飙升，不是一般企业能够承受的。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/656199835
whisper模型体验

cd models/
# 以下是huggingface提供的多个版本
# 先尝试 tiny 和 largev2 两个版本
# tiny版
git clone https://huggingface.co/openai/whisper-tiny
# medium版
git clone https://huggingface.co/openai/whisper-medium
# largev2版
git clone https://huggingface.co/openai/whisper-large-v2

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1784698857661264974&wfr=spider&for=pc
https://m.163.com/dy/article/I5U0SQT605315D6K.html
https://blog.csdn.net/qq_33200967/article/details/130332404
微调Whisper语音识别模型和加速推理

openai/whisper-tiny
openai/whisper-base
openai/whisper-small
openai/whisper-medium
openai/whisper-large
openai/whisper-large-v2

http://www.shouxieziti.cn/194603.html
闻其声而知雅意,基于Pytorch(mps/cpu/cuda)的人工智能AI本地语音识别库Whisper(Python3.10)

安装好之后进行验证：

?  transformers git:(stable) whisper     
usage: whisper [-h] [--model {tiny.en,tiny,base.en,base,small.en,small,medium.en,medium,large}] [--model_dir MODEL_DIR]  
               [--device DEVICE] [--output_dir OUTPUT_DIR] [--verbose VERBOSE] [--task {transcribe,translate}]  
               [--language {af,am,ar,as,az,ba,be,bg,bn,bo,br,bs,ca,cs,cy,da,de,el,en,es,et,eu,fa,fi,fo,fr,gl,gu,ha,haw,hi,hr,ht,hu,hy,id,is,it,iw,ja,jw,ka,kk,km,kn,ko,la,lb,ln,lo,lt,lv,mg,mi,mk,ml,mn,mr,ms,mt,my,ne,nl,nn,no,oc,pa,pl,ps,pt,ro,ru,sa,sd,si,sk,sl,sn,so,sq,sr,su,sv,sw,ta,te,tg,th,tk,tl,tr,tt,uk,ur,uz,vi,yi,yo,zh,Afrikaans,Albanian,Amharic,Arabic,Armenian,Assamese,Azerbaijani,Bashkir,Basque,Belarusian,Bengali,Bosnian,Breton,Bulgarian,Burmese,Castilian,Catalan,Chinese,Croatian,Czech,Danish,Dutch,English,Estonian,Faroese,Finnish,Flemish,French,Galician,Georgian,German,Greek,Gujarati,Haitian,Haitian Creole,Hausa,Hawaiian,Hebrew,Hindi,Hungarian,Icelandic,Indonesian,Italian,Japanese,Javanese,Kannada,Kazakh,Khmer,Korean,Lao,Latin,Latvian,Letzeburgesch,Lingala,Lithuanian,Luxembourgish,Macedonian,Malagasy,Malay,Malayalam,Maltese,Maori,Marathi,Moldavian,Moldovan,Mongolian,Myanmar,Nepali,Norwegian,Nynorsk,Occitan,Panjabi,Pashto,Persian,Polish,Portuguese,Punjabi,Pushto,Romanian,Russian,Sanskrit,Serbian,Shona,Sindhi,Sinhala,Sinhalese,Slovak,Slovenian,Somali,Spanish,Sundanese,Swahili,Swedish,Tagalog,Tajik,Tamil,Tatar,Telugu,Thai,Tibetan,Turkish,Turkmen,Ukrainian,Urdu,Uzbek,Valencian,Vietnamese,Welsh,Yiddish,Yoruba}]
随后安装ffmpeg:

brew install ffmpeg

 

medium中模式下的显存占用：
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ nvidia-smi 
Fri Jan 26 13:25:12 2024       
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 545.29.02              Driver Version: 545.29.02    CUDA Version: 12.3     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                      |               MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce GTX 1080        Off | 00000000:03:00.0  On |                  N/A |
| 33%   30C    P2              40W / 180W |   3609MiB /  8192MiB |     14%      Default |
|                                         |                      |                  N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                                         
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|=======================================================================================|
|    0   N/A  N/A      1304      G   /usr/lib/xorg/Xorg                          167MiB |
|    0   N/A  N/A      1620      G   /usr/bin/gnome-shell                        115MiB |
|    0   N/A  N/A      2361      C   /usr/bin/python3                           3322MiB |
+---------------------------------------------------------------------------------------+
rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ nvidia-smi