Whisper是OpenAI开发一款开源语音识别模型，可以帮我们低成本的拥有语音识别的能力。具体的安装部署方法，我在这里就不详细说了，网上有很多相关文章：

使用OpenAI的Whisper 模型进行语音识别 (baidu.com)

我这里主要想说的是，如果你想离线部署Whisper模型，除了安装python依赖环境以外，还需要安装ffmpeg用于语音文件读取，Linux上的安装方法为：

sudo apt-get install ffmpeg

此外，离线部署还依赖模型文件，这个文件的缓存目录是：

~/.cache/whisper

最后，whisper还依赖了gpt-2的词表，

主要依赖

https://openaipublic.blob.core.windows.net/gpt-2/encodings/main/vocab.bpe

和

https://openaipublic.blob.core.windows.net/gpt-2/encodings/main/encoder.json

这两个文件。

缓存目录我找了半天，最后终于找到它的位置在

/tmp/data-gym-cache

只要把这几个缓存文件，拷贝到离线服务器的对应位置上，就可以愉快的离线使用whisper啦！