要在本地搭建Whisper语音识别模型，你需要遵循以下步骤，注意Whisper模型是由OpenAI发布的，但基于你的要求，这里将尽可能提供详细的指导：

1. 环境准备：

   • 首先，确保你的计算机安装了Python，推荐版本为Python 3.7或更高。
   • 安装必要的深度学习框架，如PyTorch。你可以通过命令行输入以下命令来安装：
     pip install torch torchvision torchaudio
   • 由于Whisper模型对计算资源要求较高，建议使用GPU进行加速，确保你的系统支持CUDA和cuDNN。

2. 下载Whisper模型：

   • Whisper的模型可以从GitHub或Hugging Face模型库下载。使用以下命令下载：
     git clone https://github.com/openai/whisper
   • 或者直接从Hugging Face下载预训练模型

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
from transformers import WhisperModel, WhisperProcessor
processor = WhisperProcessor.from_pretrained("openai/whisper-large")
model = WhisperModel.from_pretrained("openai/whisper-large")
 3、数据准备：

1. 准备语音数据，这些数据可以是.wav或.mp3格式的音频文件。将这些文件放在一个容易访问的目录中。   

4、模型使用：

 import torch
from transformers import WhisperProcessor, WhisperForConditionalGeneration

def transcribe_audio(path):
    processor = WhisperProcessor.from_pretrained("openai/whisper-large")
    model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("openai/whisper-large")

    # 加载音频
    speech, _ = torchaudio.load(path)
    # 预处理音频
    input_features = processor(speech, sampling_rate=16000, return_tensors="pt").input_features
    # 生成转录结果
    predicted_ids = model.generate(input_features)
    transcribed_text = processor.batch_decode(predicted_ids, skip_special_tokens=True)
    return transcribed_text

# 测试
transcribed_text = transcribe_audio('path_to_your_audio_file.wav')
print(transcribed_text)

 5、优化与调试：

1. 根据实际使用情况，你可能需要调整模型参数或优化数据处理流程，以提高转录的准确性和效率。

通过上述步骤，你就可以在本地搭建并使用Whisper语音识别模型了。请注意，模型的运行效率和准确度可能受到硬件条件、数据质量以及模型配置的影响。