whisper.cpp

whisper.cpp 中文总结及使用场景介绍

介绍

whisper.cpp 是一个高性能的自动语音识别（ASR）模型的推理实现，基于 OpenAI 的 Whisper 模型。核心特点如下：

• 纯 C/C++ 实现：无需其他依赖。
• 跨平台支持：包括 macOS (Intel 和 Arm)、iOS、Android、Linux、FreeBSD、Windows、WebAssembly、Raspberry Pi 和 Docker。
• 优化与支持：支持 Apple Silicon 的 ARM NEON、Accelerate 框架、Metal 和 Core ML。x86 架构支持 AVX 指令集，POWER 架构支持 VSX，GPU 上支持 NVIDIA 的 cuBLAS 以及 OpenVINO。
• 高效存储和处理：支持混合 F16/F32 精度、4 位和 5 位整数量化，无运行时内存分配，CPU 和 GPU 分别提供高效的推理支持。

使用场景

1. 离线语音转文本

whisper.cpp 可以在各种设备上本地运行，如手机、桌面和嵌入式设备。这使得它很适合做离线的语音转文本应用，例如：

• 离线语音助手
• 本地的语音输入系统
• 隐私保护的语音记事应用

2. 实时音频处理

whisper.cpp 提供了实时处理音频的能力，这可以用于：

• 实时字幕生成
• 实时语音控制系统
• 实时的会议记录与转录

3. 生成视频字幕与卡拉OK效果

通过处理音频文件并添加时间轴信息，可以生成带有卡拉OK效果的视频，适用于视频编辑、内容创作等场景。

4. 语言检测与翻译

whisper.cpp 支持多语言，可以自动检测语言并进行翻译，适合用于：

• 多语言字幕生成
• 语音翻译设备
• 多语言会议记录

5. 嵌入式设备应用

由于其对 ARM 架构（例如 Raspberry Pi）和低内存需求的支持，非常适合在小型嵌入式设备上运行来实现语音识别和控制。

快速入门

1. 克隆代码库：

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

2. 下载模型文件：

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

3. 构建并运行示例：

   make
   ./main -f samples/jfk.wav
   

4. 构建实时音频流处理工具：

   make stream
   ./stream -m ./models/ggml-base.en.bin -t 8 --step 500 --length 5000
   

5. 生成卡拉OK效果：

   ./main -m ./models/ggml-base.en.bin -f ./samples/jfk.wav -owts
   source ./samples/jfk.wav.wts
   ffplay ./samples/jfk.wav.mp4
   

通过这几个步骤，你可以轻松地使用 whisper.cpp 进行多种语音处理任务，为各种设备和应用环境提供语音识别功能。