Whisper 流式语音识别版本选择与部署指南

一、流式版本选择

1. 官方 Whisper 限制
   原始 Whisper 模型（OpenAI 开源）不支持流式处理，需完整音频输入。流式方案需第三方实现：

   • ✅ faster-whisper：基于 CTranslate2 优化，支持实时流
   • ✅ whisper.cpp：C++ 实现，跨平台流式支持
   • ❌ 原始 PyTorch 版本：仅支持离线识别

2. 方案对比

   方案	延迟	内存占用	跨平台	安装难度
   faster-whisper	低	中等	Linux/Win	⭐⭐
   whisper.cpp	极低	低	全平台	⭐⭐⭐

二、环境部署

1. faster-whisper 方案

# 安装依赖
pip install faster-whisper

# 下载模型（自动缓存）
from faster_whisper import WhisperModel
model = WhisperModel("base")  # tiny/base/small/medium

2. whisper.cpp 方案

# 克隆仓库
git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp
cd whisper.cpp

# 编译（Linux示例）
make

# 下载模型（选择base）
./models/download-ggml-model.sh base.en

三、流式识别实现

核心逻辑： $$ \text{音频流} \xrightarrow{\text{分帧}} \text{VAD检测} \xrightarrow{\text{语音段}} \text{Whisper推理} $$ 需配合语音活动检测（VAD）实现分段处理。

Python 示例（faster-whisper）：

from faster_whisper import WhisperModel
import pyaudio

# 初始化模型
model = WhisperModel("base", device="cuda", compute_type="float16")

# 音频流配置
CHUNK = 1600  # 16kHz * 0.1s
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000

# 创建音频流
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK)

# 实时识别循环
while True:
    data = stream.read(CHUNK)
    segments, _ = model.transcribe(np.frombuffer(data, dtype=np.int16), 
                                  vad_filter=True,  # 启用VAD
                                  beam_size=5)
    for seg in segments:
        print(f"[{seg.start:.1f}s→{seg.end:.1f}s] {seg.text}")

四、关键优化技巧

1. 延迟控制：

   • 使用 tiny/base 小模型（<500MB）
   • 设置 vad_threshold=0.5 减少静默段延迟
   • 分段长度建议 3-5 秒

2. 内存优化：

   # 启用量化（faster-whisper）
   model = WhisperModel("base", compute_type="int8")  # 内存减少40%
   

3. 多语言支持：

   segments = model.transcribe(audio, language="zh")  # 指定中文
   

五、性能基准

注：RTF<1 表示可实时处理，测试环境：i7-12700K + RTX 3060

六、常见问题解决

1. 卡顿问题：

   • 降低采样率至 16kHz
   • 添加音频缓冲队列：collections.deque(maxlen=10)

2. 中文识别优化：

   # 强制中文输出（faster-whisper）
   segments = model.transcribe(audio, language="zh", initial_prompt="以下是普通话")
   

3. 跨平台部署：

   • 移动端：使用 whisper.cpp + Emscripten 编译 WebAssembly
   • 浏览器：集成 Web Audio API + WebSocket 服务端推理

部署完成后，可通过 ffmpeg 测试实时流：

ffmpeg -f alsa -i default -ac 1 -ar 16000 -f wav - | python stream_whisper.py