Finetuning Whisper

Finetuning Whisper的功能目的是为了提高模型对于不同音频长度（动态音频环境）的健壮性，通过调整audio_ctx参数来实现这一点。在传统情况下，Whisper模型在处理音频时需要将音频长度固定为30秒，这就意味着即使是只有短短几秒的音频，也需要添加大量的静音来填满这30秒，导致编码器（encoder）不得不浪费在静音上的处理时间。这在资源有限的设备上（比如手机）会增加显著的延迟，尤其是在实时语音输入这样的应用场景下。

为了解决这个问题，Whisper.cpp引入了audio_ctx参数，允许根据音频的实际长度动态调整，但是这个调整如果太过随意，可能会让模型表现出异常，比如重复输出文本。

为了使模型能够更好地处理动态音频环境，提出了一种Finetuning（微调）方法。这种方法通过对比原始模型和目标模型（调整了audio_ctx参数的模型）的隐藏状态，并利用L2 loss来调整目标模型，使其能够在动态音频环境中更加稳定地工作，而不是出现重复或错误太多的情形。

实验结果显示，微调后的模型在使用动态音频环境时的词错误率（Word Error Rate, WER）较未微调的模型显著降低，并且接近于在标准音频环境中的表现，同时保持了对其他语言的支持并没有明显下降，表明微调成功地保留了模型的知识。

微调Whisper的功能特别适用于需要处理不同长度音频的场景，比如实时语音识别、语音输入等场合，尤其是在资源有限的设备上，可以显著减少延迟，提升用户体验。它通过对模型进行微调，让模型能够更灵活地处理各种长度的音频，而不是仅限于固定的30秒音频，这样就大大提高了模型的实用性和灵活性。