使用cursor开发一个python视频转文本，音频转文本桌面程序
准备需求文档
使用deepseek生成一个需求文档
以下是一个基于 **Whisper** 开发桌面端软件的需求文档模板，适用于指导 **Cursor**（AI代码助手）理解项目目标、功能设计和实现逻辑。文档结构清晰，关键需求已标注优先级。
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# **需求文档：Whisper 桌面端语音转文字工具**
## **1. 项目目标**
开发一款跨平台桌面应用，支持用户通过图形界面将视频/音频文件转换为文字（支持中英文），生成字幕文件，并导出为多种格式。
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## **2. 功能需求**
### **2.1 核心功能**
| 功能 | 描述 | 优先级 |
| ---------------------- | --------------------------------------------------------------- | ------ |
| **文件上传与格式转换** | 支持上传视频（MP4, AVI, MKV）或音频（MP3, WAV），自动提取音频。 | P0 |
| **语音转文字** | 调用Whisper模型，将音频转换为文字，支持中英文混合识别。 | P0 |
| **字幕生成** | 生成带时间戳的SRT字幕文件，可调整分段时长（默认30秒）。 | P1 |
| **导出结果** | 导出为TXT、SRT、JSON格式，支持自定义文件名和路径。 | P1 |
### **2.2 高级功能**
| 功能 | 描述 | 优先级 |
| ------------ | ------------------------------------------------------------- | ------ |
| **模型选择** | 允许用户选择Whisper模型（tiny, base, small, medium, large）。 | P1 |
| **GPU加速** | 检测本地NVIDIA GPU，自动启用CUDA加速（需用户确认安装驱动）。 | P2 |
| **批量处理** | 支持批量上传文件，队列顺序处理，显示进度条。 | P2 |
| **文本编辑** | 提供文本编辑器，允许用户手动修正识别结果。 | P2 |
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## **3. 非功能需求**
### **3.1 性能**
- **响应时间**：1小时内的音频文件处理时间 ≤ 5分钟（small模型 + CPU）。
- **硬件要求**：
- CPU：Intel i5 或同等性能。
- RAM：≥8GB（large模型需≥16GB）。
- GPU（可选）：NVIDIA GTX 1060+（CUDA加速）。
- **3.2 兼容性**
- **操作系统**：Windows 10/11, macOS 12+, Ubuntu 20.04+。
- **输入格式**：MP4, AVI, MKV, MP3, WAV, FLAC。
- **输出格式**：TXT（纯文本）、SRT（字幕）、JSON（带时间戳）。
### **3.3 安全与隐私**
- **数据本地化**：所有文件处理和模型推理均在本地完成，不上传至服务器。
- **缓存清理**：任务完成后自动删除临时音频文件。
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## **4. 用户界面（UI）设计**
### **4.1 主界面**
1. **文件上传区域**：拖拽或点击上传文件。
2. **任务队列面板**：显示待处理/处理中的文件列表。
3. **进度条与日志**：实时显示处理进度和Whisper日志。
4. **结果预览窗口**：分栏显示文字、字幕和时间戳。
### **4.2 设置界面**
- **模型选择**：下拉菜单选择Whisper模型（默认small）。
- **语言设置**：强制指定语言（中文/英文/自动检测）。
- **输出目录**：自定义结果保存路径。
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## **5. 技术架构**
### **5.1 技术栈**
| 组件 | 技术选型 | 说明 |
| ------------ | ---------------- | -------------------------- |
| **前端** | PyQt5 | 跨平台GUI框架，优先PyQt5。 |
| **后端引擎** | Whisper (OpenAI) | 核心语音识别模型。 |
| **音频处理** | FFmpeg | 视频提取音频，格式转换。 |
| **依赖管理** | PyInstaller | 打包为EXE/DMG可执行文件。 |
### **5.2 关键代码逻辑（供Cursor参考）
# 示例：Whisper核心调用
import whisper
def transcribe_audio(file_path, model_size="small", language="zh"):
model = whisper.load_model(model_size)
result = model.transcribe(
file_path,
language=language,
fp16=False # 默认关闭GPU加速
)
return result["text"], result["segments"]
# 示例：生成SRT字幕
def generate_srt(segments):
srt_content = ""
for idx, segment in enumerate(segments):
start = segment["start"]
end = segment["end"]
text = segment["text"]
srt_content += f"{idx+1}\n{format_time(start)} --> {format_time(end)}\n{text}\n\n"
return srt_content
使用cursor开发项目
一步步实现对应需求就行了
打包遇到的问题
命令行启动项目可以正常运行，使用cuda进行转录解析，但是打包exe后一直使用的是cpu，更改设置也没生效，检查后发现是pytroch版本不对
这里调试了好久，按照cursor给的方案 一直没成功
最后没用cursor的打包方案
# 使用PyInstaller直接打包
pyinstaller --name=WhisperDesktop --add-data="models;models" --hidden-import=torch --hidden-import=torch.nn --hidden-import=torch.cuda --hidden-import=whisper main.py
打包后还是缺少pytorch相关的包，直接手动复制到打包文件
whisper 的静态资源没有打包过来，也需要复制过
由于将模型，pytroch都打包了进来，打包后的文件太大了。。。
先这样吧，能用就行