1、安装Python
Python的安装很简单，点击这里进行下载。
安装完成之后，输入python -V可以看到版本信息，说明已经安装成功了。
如果输入python -V命令没有看到上面的这样的信息，要么是安装失败，要么是安装好之后没有自动配置环境变量，如何配置环境变量可以从网上搜索。
Python的具体安装过程可以参考这篇文章。
2、安装FFmpeg
ffmpeg是专门做音视频处理用的软件，并且是开源的，点击这里进行下载
安装过程也是十分的简单，具体安装过程可以到网上搜索，因为我这里已经安装过了，所以没办法重新演示安装过程。
这里需要注意，我们安装完成之后还需要配置环境变量。
2.1、配置环境变量
如何配置环境变量，这里以Windows 11为例。
首先右击桌面上的“此电脑”，然后点击“属性”，然后点击“高级系统设置”，然后点击“环境变量”，然后点击“系统变量”中的“Path”，然后双击"Path"进入到设置"Path"窗口，然后点击“新建”，然后把你安装FFmpeg的位置写上，注意写到bin目录，最后记得点击“确定”。
3、安装显卡驱动
如过你没有独立显卡，那么可以跳过这步。如果你使用的是AMD显卡，那你也可以跳过这步了。
这里我以NVIDIA显卡为例。
我自己电脑上的显卡是NVIDIA MX150 2GB显卡，所以我们安装驱动的时候也要选择与自己显卡类型一致的驱动。
点击这里下载显卡驱动
选择完成之后，点击“搜索”按钮，就可以看到有哪些可以下载的显卡驱动了，最后点击下载。
下载到本地之后，运行安装程序即可。
3.1、安装CUDA
安装完显卡驱动之后，我们打开显卡控制面板，找到显卡的信息，查看你显卡支持的CUDA版本。
可以看到我这里是12.1版本。
然后我们可以去官网下载对应版本的CUDA了，点击这里去下载
你要根据自己使用的系统来选择。
下载完成之后，直接双击运行即可。
这里比较大，为了下载更快，我使用了多线程下载器IDM。
这里再提一句，我们一定要下载对应版本的CUDA。
运行之后，可以选择自己安装的位置。
选择自定义安装，然后把前面两个勾选上。
然后是选择安装的位置。
然后你可能会安装失败。
我在安装过程中就有一个没有安装成功，我们可以不管它。
我们打开cmd命令行窗口，然后输入nvcc --version回车之后看到下面这些信息，说明安装成功了。
如果你们不懂，可以看参考文章。
如果有需要的话，最好还要安装一下cuDNN。这里我就不安装了。具体可以参考这篇文章。
4、安装PyTorch
简介：PyTorch是一个开源的Python机器学习库，其前身是著名的机器学习库Torch。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch，它是一个面向Python语言的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这是很多主流深度学习框架比如Tensorflow等都不支持的。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。作为经典机器学习库Torch的端口，PyTorch 为 Python 语言使用者提供了舒适的深度学习开发选择。
点击这里下载PyTorch
这里说明一下，下载的PyTorch要与CUDA的版本一致，我这里使用的CUDA版本是12.1，但是我在官方PyTorch中没有找到该版本的下载命令。然后我是从网上找到一个命令安装了PyTorch。
pip --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
安装完成之后可以进入python环境，如果输入import torch没有报错，说明就可以了。
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
不过这里还是推荐大家下载与自己CUDA对应的版本。
如果你觉得我写的不够具体，可以参考这篇文章。
5、安装whisper
安装whisper很简单，直接用一条命令即可。
pip install -U openai-whisper
不过使用这条命令安装会很慢，我们可以使用清华镜像。
pip install -U openai-whisper -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
6、whisper的使用
安装好后，我们使用下面的命令可以查看whisper如何使用。
whisper -h
我们现在就可以使用whisper来语音识别了。
whisper test.mp3 --model small --language Chinese
这里我们使用small模型，语言是中文，这样我们就可以把test.mp3音频文件转为文本并输出了。
我们可以指定输出的格式，默认是输出所有格式文件。
--output_format {txt,vtt,srt,tsv,json,all}
我们也可以直接传入视频来识别音频生成文件。
whisper test.mp4 --model small --output_format srt --language Chinese
如果你的显存不过用会报下面的错误。
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 226.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity;
1.34 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.60 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved
memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.
See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
这个时候我们不要慌，我们还可以使用CPU，默认是使用GPU的，我们可以通过参数--device来指定使用CPU进行运算。
whisper test.mp4 --model small --output_format srt --device cpu --language Chinese
我们可以省略--language Chinese，这个时候可以自动识别出你音频的语言。
当我们使用CPU运算时，我们还可以指定使用的线程数量。
whisper test.mp4 --model small --output_format srt --device cpu --language Chinese --threads 8
7、总结
whisper对硬件的要不是很高，如果没有独显，也可以使用CPU来运行，但是使用CPU的运算算力不及GPU强。
写本篇文章主要是记录一下在本地安装whisper的过程。在安装过程遇到很多坑，这里记录一下，一则方便自己日后再次安装，二是方便看这篇文章的你。
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