Fast Whisper 是对 OpenAI 的 Whisper 模型的一个优化版本，它旨在提高音频转录和语音识别任务的速度和效率。Whisper 是一种强大的多语言和多任务语音模型，可以用于语音识别、语音翻译和语音分类等任务。

Fast Whisper 的原理

Fast Whisper 是在原始 Whisper 模型的基础上进行的优化，这些优化主要集中在提高推理速度和降低资源消耗上。它通过以下方式实现这些目标：

1. 模型剪枝和量化：

   • 剪枝：通过减少模型中的参数数量（通常是去除那些对模型性能影响较小的参数），从而减少模型的复杂性和运行时内存需求。
   • 量化：将模型的浮点运算转换为整数运算，这通常会显著减少模型大小和提升推理速度，特别是在支持整数运算的硬件上。

2. 硬件优化：

   • Fast Whisper 针对特定的硬件架构（如 GPU 和 TPU）进行了优化，以更高效地利用这些硬件的并行处理能力。

3. 更高效的解码器：

   • 使用