在国产麒麟系统上部署 OpenAI Whisper 语音识别模型的完整流程。主要步骤包括：确认并升级 Python 3.8+ 环境，安装编译依赖及 ffmpeg，配置 pip 源并安装 torch 与 openai-whisper 库，最后通过 Python http.server 构建一个简单的语音识别服务接口。方案支持 x86_64 架构，建议使用虚拟环境隔离依赖。
# 查看 Python 版本（需要 3.8+）
python3 --version
# 查看 pip3 是否已安装
pip3 --version
如果显示 -bash: pip3: command not found，先安装 pip3：
sudo yum install -y python3-pip
首先确认你的系统架构，这会影响后续下载哪个源码包：
uname -m
输出可能是：
x86_64：Intel/AMD 64 位架构aarch64：ARM 64 位架构（飞腾、鲲鹏处理器）本系统是 x86_64。
# 1. 安装编译依赖
# 说明：这些依赖确保 Python 编译后能正常使用 pip、SSL、压缩等功能。
sudo yum install -y gcc make zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel libffi-devel xz-devel wget
# 2. 下载源码
cd /usr/local/src
sudo wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.18/Python-3.8.18.tgz
# 3. 解压并编译
sudo tar -xzf Python-3.8.18.tgz
cd Python-3.8.18
sudo ./configure --prefix=/usr/local/python3.8 --enable-optimizations
sudo make -j$(nproc)
sudo make altinstall
# 4. 创建软链接
sudo ln -sf /usr/local/python3.8/bin/python3.8 /usr/bin/python3.8
sudo ln -sf /usr/local/python3.8/bin/pip3.8 /usr/bin/pip3.8
# 5. 验证
python3.8 --version
为什么用
altinstall？ 这样安装后，Python 3.8 的可执行文件是/usr/local/python3.8/bin/python3.8，不会覆盖系统自带的python3（可能是 3.7），避免破坏系统工具。
⚠️ 注意：切换默认 python3 可能会影响依赖 Python 3.7 的系统工具（如 yum）。建议保留系统默认，使用
python3.8命令专门运行 FunASR。
# 安装 ffmpeg（解决音频处理问题）
yum install ffmpeg -y
# 使用 python3.8 对应的 pip 配置清华源
pip3.8 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装基础依赖
pip3.8 install numpy
# 安装 PyTorch（Whisper 依赖）
pip3.8 install torch
# 安装 Whisper
pip3.8 install openai-whisper
# 安装繁简转换工具（可选）
pip3.8 install opencc-python-reimplemented
如果你希望快速安装所有依赖，可以一次性安装：
pip3.8 install numpy torch openai-whisper opencc-python-reimplemented
注意：
建议使用虚拟环境避免包冲突：
python3.8 -m venv whisper-env
source whisper-env/bin/activate
# 激活虚拟环境
pip3.8 install numpy torch openai-whisper opencc-python-reimplemented
# 完成后退出环境
deprecate
# 创建服务目录
mkdir -p ~/whisper-server
cd ~/whisper-server
# 写入服务脚本
cat > whisper_https.py << 'EOF'
#!/usr/bin/env python3
import json
import tempfile
import os
from http.server import HTTPServer, BaseHTTPRequestHandler
import cgi
import sys
print("正在加载 Whisper...")
sys.stdout.flush()
try:
import whisper
print("Whisper 导入成功")
print("正在加载模型...")
model = whisper.load_model("base")
print("模型加载完成！")
except Exception as e:
print(f"加载失败：{e}")
sys.exit(1)
class Handler(BaseHTTPRequestHandler):
def do_GET(self):
if self.path == '/health':
self.send_response(200)
self.send_header('Content-type', 'application/json')
self.end_headers()
self.wfile.write(json.dumps({"status": "ok"}).encode())
else:
self.send_response(404)
self.end_headers()
def do_POST(self):
if self.path == '/recognition':
try:
form = cgi.FieldStorage(
fp=self.rfile,
headers=self.headers,
environ={'REQUEST_METHOD': 'POST'}
)
if 'audio' not in form:
self.send_error(400, "No audio file")
return
file_item = form['audio']
with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".wav") as tmp:
tmp.write(file_item.file.read())
tmp_path = tmp.name
# 识别
result = model.transcribe(tmp_path, language="zh")
os.unlink(tmp_path)
self.send_response(200)
self.send_header('Content-type', 'application/json')
self.end_headers()
response = json.dumps({"code": 0, "text": result["text"]})
self.wfile.write(response.encode())
except Exception as e:
self.send_response(500)
self.end_headers()
self.wfile.write(json.dumps({"code": 1, "msg": str(e)}).encode())
else:
self.send_response(404)
self.end_headers()
if __name__ == "__main__":
port = 8000
server = HTTPServer(('0.0.0.0', port), Handler)
print(f"✅ HTTP 服务启动成功！")
print(f"📍 地址：http://0.0.0.0:{port}")
print(f"✅ 健康检查：http://localhost:{port}/health")
print(f"✅ 识别接口：POST http://localhost:{port}/recognition")
print("\n按 Ctrl+C 停止服务")
sys.stdout.flush()
server.serve_forever()
EOF
# 运行服务
python3 whisper_https.py
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