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2023 年 04 月 07 日不管是演講、訪談或拍影片,上字幕都是相當花時間的工作,雖然有些剪輯軟體提供自動上字幕的功能,不過識別效果、資料 (你的聲音)安全都性不是非常理想。這篇文章和大家分享 WhisperDesktop,它使用最新的 Whisper 語音識別 AI 技術,可以快速、精準地幫你製作影片字幕,而且還能直接在你的電腦完成轉換,不受檔案大小、時間長度限制,而且支援 AMD 的 GPU 喔!
推薦使用 WhisperDesktop 的理由:
使用最新的 Whisper AI 模型,轉換正確率更高
單機就能用,不須聯網,不會產生任何費用
相容性高,實測 5 年前筆電也能跑
支援 AMD GPU (免設定)
WhisperDesktop 是一個開放原始碼的軟體,可以從 github 下載使用。
點這邊下載 WhisperDesktop (版本 1.11)
接著我們前往 Hugging Face 下載 AI 模型檔,稍後程式會使用這個模型檔進行運算。 這邊建議下載 ggml-medium.bin (1.5GB)可以獲得最好的轉換品質;如果電腦效能較差,也可以改用 ggml-small.bin (488MB) 替代,轉換品質相近,但會省下很多運算時間。
Whisper AI 模型下載頁
接著打開步驟 1 下載的壓縮檔,執行 「WhisperDesktop.exe」,接著在畫面上點選右邊的【…】按鈕選擇剛剛下載的模型檔。接著確認「Model Implementation」選擇 「GPU」就可以按【OK】準備進入重頭戲。
接著要進行影音轉文字的相關設定,以下依序說明:
接著按下【Transcribe】就可以開始進行語音識別和轉換囉!
WhisperDesktop 對硬體的要求非常低,基本上只要支援 DirectX 11 的顯示卡都可以運作。有多低?好手使用 2017 年購入的筆電也可以無痛使用!
不過不同的硬體效能,當然也會影響轉檔速度,以下好手就實際以兩個影片進行轉換測試
| 影片長度 | 轉檔時間 | |
|---|---|---|
| 電腦 A (AMD Ryzen 7 3700X + NVIDIA RTX 3070 Ti) |
7分25秒 | 57秒 |
| 電腦 B (Intel Core i7 8550U + UHD Graphic 620) |
2分03秒 | 24分23秒 (ggml-medium) 7分05秒 (ggml-small) |
| 電腦 C (Intel Core i9-13900KF + AMD RTX 6600XT) |
17分49秒 | 2分39秒 (ggml-medium) 52秒 (ggml-small) |
從以上結果可以發現:顯示卡的效能決定了一切!雖然電腦 B 只有陽春的顯卡,但 2 分鐘的影片也只需要 7 分鐘就能完成轉換。如果你聽打的速度比它慢,省下來的時間就是你的!
以下我們整理了目前常用的幾種字幕轉換 (產生) 工具的比較,你可以根據自己的需求,選擇最適合自己的工具。
| WhisperDesktop | 威力導演 | 剪映 | pyTranscriber | |
|---|---|---|---|---|
| 轉換速度 | 尚可~快 (依電腦性能) |
快 (依電腦性能) |
快 | 快 |
| 正確性 | 高 | 普通 | 尚可 | 尚可 |
| 語句分段正確性 | 高 | 高 | 高 | 普通 |
| 費用 | 免費 | NT 166 起/月 | 免費 | 免費 |
| 資料安全 | 高 | 尚可 | 上傳至中國伺服器 | 上傳至 Google 伺服器 |
| 離線使用 | 可 | 須聯網 | 須聯網 | 須聯網 |
| 硬體要求 | 顯示卡效能越高越好 | 無 | 無 |
無 |
Whisper 是 OpenAI 推出的語音辨識模型,未來還會隨著官方訓練成果的成長,進一步提高轉換的正確性 (雖然現在正確性已經很),如果你使用的電腦是用來剪片的話,通常效能一定可以讓你順順的用 WhisperDesktop 轉換字幕,因此好手建議可以優先把它當作轉換字幕的首選工具,幫你省下更多抓錯及上字幕的時間!
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