深度解析：如何用好 Whisper 的 `prompt` 和 `initial_prompt` 参数？

最近，OpenAI 的 Whisper 模型在语音转文字领域引起了广泛关注。作为一个支持多语言的强大转录工具，Whisper 提供了许多自定义功能，其中**prompt** 和 initial_prompt 参数尤其重要。合理使用它们，可以显著提升转录效果。

本文将通过实例和场景化分析，深入剖析这两个参数的区别与用法。

什么是 prompt 和 initial_prompt？

在使用 Whisper API 时，prompt 和 initial_prompt 都是可选参数，用于帮助模型更准确地转录音频内容。它们的核心区别在于作用时机和适用场景。

1. prompt

• 作用：为当前音频段提供上下文或语境提示。
• 使用场景：每次转录时都需要显式提供，适用于独立的音频段。
• 特点：仅对本次调用有效，不会影响后续音频段。

2. initial_prompt

• 作用：为整个长音频或分段音频提供初始上下文提示。
• 使用场景：当音频被分段处理时，用于帮助模型在跨段处理时保持语义一致性。
• 特点：仅在第一段音频调用时生效，后续音频会基于这个提示优化转录结果。

使用场景分析

下面结合实际案例，看看如何根据不同需求使用 prompt 和 initial_prompt。

场景一：处理单段音频

假设我们有一段技术会议录音，内容中出现了很多专业术语（如 “API”、“Docker” 等），我们希望 Whisper 能更好地理解这些术语的上下文。

代码示例：

import openai

audio_file = "tech_meeting.mp3"
response = openai.Audio.transcribe(
    model="whisper-1",
    file=audio_file,
    prompt="这是一段关于 API 和 Docker 的技术讨论"
)
print(response["text"])

效果：通过提供 prompt，Whisper 能识别出上下文中的术语，从而优化转录结果。

场景二：处理长音频（分段）

如果我们需要转录一整场长时间的演讲，通常会将音频分成多个小段。为了让 Whisper 在分段时保持一致的语言风格和语义理解，可以使用 initial_prompt。

代码示例：

import openai

# 定义初始上下文
initial_context = "这是一次关于人工智能未来发展的演讲"

# 处理第一段音频
response_part1 = openai.Audio.transcribe(
    model="whisper-1",
    file="speech_part1.mp3",
    initial_prompt=initial_context
)
print(response_part1["text"])

# 处理后续段落（无需重复提供 initial_prompt）
response_part2 = openai.Audio.transcribe(
    model="whisper-1",
    file="speech_part2.mp3"
)
print(response_part2["text"])

效果：通过 initial_prompt 提供统一的初始背景，Whisper 能在跨段处理时保持连贯性，避免上下文断裂。

核心区别总结

最佳实践

1. 独立音频优先用 prompt：当处理的是短音频或独立的音频片段时，直接通过 prompt 提供上下文即可，无需使用 initial_prompt。
2. 长音频优先用 initial_prompt：在处理需要分段的长音频时，推荐在第一段音频中设置 initial_prompt，以确保后续处理的一致性。
3. 根据需求灵活调整：prompt 和 initial_prompt 也可以组合使用。例如，为某些关键段落设置专门的 prompt，同时利用 initial_prompt 保持整体一致。

结语

Whisper 模型在多语言语音转录领域展现了强大的能力，而 prompt 和 initial_prompt 是让它如虎添翼的关键工具。理解它们的区别和使用场景，可以帮助我们更高效地完成复杂的语音处理任务。

希望这篇文章对你有所帮助。如果觉得有用，不妨转发给需要的朋友，一起探索 Whisper 的更多可能性！