【Whisper】輕鬆搞定Podcast逐字稿
在經營 Podcast 後，才發現逐字稿其實蠻重要的。不管是整理內容、提升可讀性，還是幫忙做SEO，音檔轉文字的需求真的不少。找過幾款工具，有的不好用，有的價格太高，直到有一次發現 Whisper 這個開源工具，才終於找到方便又有效的解法。
Whisper 不僅免費，還支援多語言。以下就是試用過程的完整記錄，分享給需要的人～
Whisper 是什麼？
Whisper 是 OpenAI 推出的開源語音辨識工具，可以把音檔轉成文字，支援超過 50 種語言。這款工具是基於 68 萬小時的訓練資料，其中包含 11.7 萬小時的多語言語音數據，涵蓋了 96 種不同語言。由於資料量龐大，Whisper 在英文的識別精準度相當高，而中文的錯誤率（Word Error Rate, WER）大約是 14.7%，表現也不俗。
這樣的多語言支援，讓 Whisper 對於不同語言混雜的音檔處理特別有優勢，無論是單語還是雙語內容，都可以得到不錯的轉錄效果。此外，它完全在本地端運行，不需要將資料上傳到雲端，安全性也大幅提高。
安裝 Whisper 的步驟
其實，安裝過程真的不複雜，花個20分鐘左右就能搞定。以下是實際操作時的重點整理：
確認電腦環境
Whisper 支援 Windows、MacOS 和 Linux，只要有Python 3.8以上就OK。
安裝步驟
安裝 Whisper
Bash
pip install -U openai-whisper或者，使用以下指令從該 Github 中拉取並安裝最新的 Whisper：
Bash
pip install git+https://github.com/openai/whisper.git 如果已經安裝，想要將軟體更新至最新版本，請執行：
Bash
pip install --upgrade --no-deps --force-reinstall git+https://github.com/openai/whisper.git安裝 ffmpeg
它還需要 ffmpeg，這是處理音訊檔案必備的工具。大部分的套件管理器都可以下載到 ffmpeg，選擇自己使用的套件管理器來安裝即可～
Bash
# on Ubuntu or Debian
sudo apt update && sudo apt install ffmpeg
# on Arch Linux
sudo pacman -S ffmpeg
# on MacOS using Homebrew (https://brew.sh/)
brew install ffmpeg
# on Windows using Chocolatey (https://chocolatey.org/)
choco install ffmpeg
# on Windows using Scoop (https://scoop.sh/)
scoop install ffmpeg確認安裝成功
最後，輸入這行指令確認安裝成功：
Bash
whisper --help參考資料：whisper
開始 Podcast 轉文字
安裝好之後，我們馬上來試試看用 Whisper 處理一段 Podcast 音檔吧！
準備音檔
把想語音轉文字的Podcast檔案準備好，格式是 m4a 或 mp3 都可以。
執行轉檔
用指令進行轉檔：
Bash
whisper EP6.m4a --language Mandarin更多語言可以參考 👉 tokenizer.py
查看結果
Whisper 會自動生成文字檔，包含完整的逐字稿。第一次使用時，效果非常不錯呢！
使用心得和小技巧
- 選擇適合的模型：
base模型處理速度快，適合日常使用；large模型則適合需要更高準確率的情境。 - 音檔品質很關鍵：背景聲音越少，轉出來的文字越準確。如果能先簡單處理音檔雜音，後續的編輯時間會省下不少。
- 延伸應用：除了整理逐字稿，轉出的文字檔還可以直接用來寫部落格、製作摘要，甚至發簡報內容。
結語
Whisper 真的是一款很實用的工具，尤其對需要頻繁處理音檔轉文字的人來說，能省下不少時間和麻煩。從安裝到實際操作，整個過程都算順利，讓 Podcast 的內容處理更有效率，重點是它免費！推薦給資金有限的人試試～
其他好用的 Podcast 轉語音工具 👉 【CastMagic】 幫助提升 Podcast 創作與宣傳效率的 AI 工具
