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faster-whisper：语音识别，Docker，显存 4G
CTranslate2 重写的 Whisper，同精度下快数倍、显存省一半，生产环境的事实默认。
关键字段
| 用途 | 语音识别 |
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| 部署形态 | Docker |
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| 纯内网 | 是 |
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| 显存门槛 | 4G |
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| 部署难度 | ●●○○○ |
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| 许可 | MIT |
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| 成本 | 自建免费 |
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| 中文 | 是 |
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| 扫描件 OCR | 否 |
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| 批量 | 是 |
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| 多人协作 | 是 |
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| 要注意 | 依赖 CUDA/cuDNN 版本对齐，装环境最容易卡在这一步；长音频要自己切片。 |
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字段核验：2026-11（许可、部署形态、显存门槛来自项目公开文档；价格不上表，会过期）
选它之前要想清楚
依赖 CUDA/cuDNN 版本对齐，装环境最容易卡在这一步；长音频要自己切片。
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同类替代
- FunASR（单机 · 显存 8G · 难度 2）— 长音频要自己切分和拼接，热词表要按业务调，否则专有名词错得离谱。
- whisper.cpp（单机 · 显存 无 · 难度 1）— 没标点、没说话人分离，中文专有名词准确率低于国内方案。
- WhisperX（单机 · 显存 8G · 难度 3）— 依赖链重（pyannote 模型要授权 token），环境比模型本身难搞；说话人分离在嘈杂录音上会乱。
- sherpa-onnx（单机 · 显存 无 · 难度 2）— 每种模型都要单独写配置；标点、热词支持取决于你选的模型，不是框架给的。
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