whisper.cpp

项目介绍：whisper.cpp

whisper.cpp 是一个利用 OpenAI Whisper 自动语音识别（ASR）模型进行高性能推理的项目。该项目旨在通过纯 C/C++ 实现提供一个无依赖的语音识别解决方案，支持多种平台和硬件架构，是对 OpenAI Whisper 的轻量实现。

项目特点

• 无依赖实现：使用纯 C/C++ 编写，极大简化了在其他项目和环境中的集成。
• 性能优化：针对 Apple Silicon 设备进行了 ARM NEON、Accelerate 框架、Metal 和 Core ML 优化；支持 x86 和 POWER 架构的 AVX 和 VSX 内部函数。
• 精度支持：支持混合 F16 / F32 精度和 4-bit、5-bit 整数量化，减少内存占用。
• 零内存分配：运行时无需额外动态内存分配，提升性能。
• GPU 支持：提供包括 NVIDIA GPUs 的高效 GPU 支持，以及 Vulkan 和 OpenVINO 支持。
• C 风格 API：提供简单易用的 C 风格 API，便于开发者集成在不同的应用中。

支持的平台

• 主流操作系统：macOS (Intel 和 Arm)、Linux、Windows、FreeBSD、Raspberry Pi、iOS 和 Android。
• 其他环境：WebAssembly 和 Docker 容器。

主要技术实现

• 核心张量运算使用 C 语言实现，提升跨平台兼容性。
• Transformer 模型及其高层 API 使用 C++ 实现，为各种实际场景下的语音识别提供支持。
• 项目提供了丰富的示例，包括如实时音频转录和从麦克风直接输入等应用场景。

快速入门

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp.git
   cd whisper.cpp

2. 下载模型：

   sh ./models/download-ggml-model.sh base.en

3. 构建示例并进行转录：

   make -j
   ./main -f samples/jfk.wav

内存和量化支持

whisper.cpp 支持整数量化以优化模型内存占用和磁盘空间需求，适用于多种硬件平台。通过适当的量化手段可以提升模型的处理效率。

扩展支持

该项目还支持通过 Core ML 和 OpenVINO 在特定硬件上加速推理，比如在 Apple Neural Engine (ANE) 或 Intel GPUs 上运行。

地方性增强

项目提供诸如自动化控制文本段生成长度、字级时间戳追踪以及说话者区分等实验性功能，以支持更高精度的输出和更易理解的用户体验。

在应用场景方面，whisper.cpp 可以在多语种环境下提供离线的语言助手能力，示例代码可直接用于创建离线语音助手应用。该框架的轻量实现特性尤其适合于嵌入式系统、浏览器环境和移动应用的场景。

对于希望了解更多实现细节或具体使用步骤的开发者，可以参考详细的项目文档和示例代码。