作者： ajkajk

工具介绍

Fast-Powerful-Whisper-AI-Services-API是一款用于自动语音识别 (ASR)、翻译的高性能异步 API。不需要购买Whisper API，使用本地运行的Whisper模型进行推理，并支持多GPU并发，针对分布式部署进行设计。还内置了包括TikTok、抖音等社交媒体平台的爬虫，可实现来自多个社交平台的无缝媒体处理，为媒体内容数据自动化处理提供了强大且可扩展的解决方案。

「Fast-Powerful-Whisper-AI-Services-API 」的愿景是打造一个强大且开箱即用的 Whisper 服务 API，专为高性能、高扩展性和分布式处理需求而设计，并且以生产者消费者模式为设计核心打造，理想适用于需要大规模、高效自动语音识别的场景。该项目基于 OpenAI Whisper 模型以及推理速度更快并且准确度近似的 Faster Whisper 模型，支持多语言的高质量语音转录和翻译任务，并且内置的爬虫模块可以轻松实现对抖音和TikTok等社交媒体平台的视频进行处理，只需要输入一个链接接口轻松创建任务。

本系统通过异步模型池方案实现了高效的资源调度与任务管理，并且异步模型池支持使用多个GPU进行并行计算，提供完全本地化、高拓展性，且可靠的解决方案。此外，项目计划实现一套灵活的自定义组件和工作流设计，使用户可以通过 JSON 文件定义复杂的多步骤任务流，或通过 Python 编写自定义组件，扩展功能。内置高性能的异步 HTTP 模块，异步文件IO模块，异步数据库模块，用户可以利用这些模块编写自己的服务或任务处理器来拓展业务，未来计划与ChatGPT等LLM API进行接入，实现自动语音识别到自然语言处理和分析的的完整工作流程。

工具特色

• 异步设计 ：基于Python 3.11的 asyncio 异步特性，所有模块都使用异步特性进行编写，实现请求的高效处理，提升整体系统的稳定性和高并发能力。
• 自带文档UI：得益于FastAPI自动生成的OpenAPI JSON，本项目自带一个可交互的Swagger UI用于在浏览器中可视化的测试接口，并且接口Swagger UI中带有详细的中文+英文双语说明和默认参数设置，用户可以快速的上手测试。
• 高准确率：使用最新的large-v3模型确保输出的准确率，并且得益于Faster Whisper的加持，在保证准确率的情况下可以极大地缩短推理所需的时间。
• 分布式部署：本项目可以从同一个数据库中获取任务以及存储任务结果，未来计划与Kafka无缝对接，实现FastAPI与Kafka的完美交响：构建实时更新的智能Web API
• 异步模型池 ：本项目实现了一个高效的异步AI模型池，在线程安全的情况下支持 OpenAI Whisper 和 Faster Whisper 模型的多实例并发处理场景，在支持CUDA加速且拥有多个GPU的场景中，通过智能加载机制可以将多个模型智能的加载在多个GPU上，然后模型实例间自动分配任务，确保任务处理速度和系统负载均衡，但是在单一GPU场景下无法提供并发功能。
• 异步数据库：本项目支持使用MySQL和SQLite作为数据库，在本机运行时无需安装和配置MySQL，使用SQLite即可快速运行项目，如果使用MySQL则可以更好的配合分布式计算，多个节点使用同一个数据库作为任务源。
• 异步网络爬虫：本项目内置了多个平台的数据爬虫模块，当前支持抖音、TikTok，用户只需要输入对应的视频链接即可快速的对媒体进行语音识别，并且未来计划支持更多社交媒体平台。
• ChatGPT集成：本项目已经集成了ChatGPT作为LLM部分的支持，可以使用数据库中的数据与ChatGPT进行交互。
• 工作流与组件化设计（待实现） ：围绕 Whisper 转录任务，项目支持高度自定义的工作流系统。用户可以通过 JSON 文件定义组件、任务依赖和执行顺序，甚至可以使用 Python 编写自定义组件，灵活扩展系统功能，轻松实现复杂的多步骤处理流程。
• 事件驱动的智能工作流（待实现） ：工作流系统支持事件触发，可以基于时间、手动触发，或由爬虫模块自动触发。相比单一任务，工作流更加智能，支持条件分支、任务依赖、动态参数传递和重试策略，为用户提供更高的自动化和可控性。

工具地址

GitHub：https://github.com/Evil0ctal/Fast-Powerful-Whisper-AI-Services-API