在上一篇博客《大模型之二十八-语音识别Whisper进阶》中我们留了一个尾巴，就是在流式场景以及如何提升推理速度。

流式场景

流式场景分两种，一种是伪流式一种是真流式，伪流式就是bilibili或者YouTub，终端用户在观看视频的时候，是从服务器或者CDN节点下载视频，其会缓存一些数据，对于真流式场景就是抖音直播这些场景，但是双向视频通讯的会议场景对延迟要求更为苛刻。
在视频会议场景，所有传输都没法类似制作好的视频事先缓存，因网络拥塞、数据传输路径的长度、服务器处理时间会导致通讯延迟，延迟是指数据从视频会议的一端源头传到另一端所需的时间，通常以毫秒（ms）为单位。在实时通信中，尤其是在视频会议中，较低的延迟是保证流畅通信的重要因素。
延迟对通话体验的影响：

延迟	影响
低于 150 ms	良好的，用户通常不会感觉到明显的延迟，类似面对面的交流。
150 ms 到 400 ms	大多数情况仍可接受，在快速互动的对话中轻微不自然
400 ms 到 500 ms	对话流畅性可能受影响，表现为更频繁地进行确认，以确保信息传达
超过 500 ms	较大影响，用户可能会感到沟通困难，需要等待对方回应，这会打断对话的连贯性。
超过 800 ms	不可接受，严重影响沟通效率和用户满意度。在这种延迟下，进行流畅的对话几乎是不可能的

通话场景下延迟是最为苛刻的，比YouTub视频平台要求严苛的多，虽然YouTub在ASR以及字幕翻译的时候会采用用户首次触发的机制启动字幕（当上传时未配置字幕时，将启用ASR服务）以减少服务器和存储开销，并在之后会类似上传的字幕一样存储字幕，在该视频的后续字幕请求的时候，直接下发字幕而非再次启用ASR服务。

但是本质上识别的过程和视频会议类似，这里衍生出两个问题1.如何加速原始模型的的推理速度（原始模型的输入窗长是30s），2.如何在流式场景使用？

原始模型加速

模型推理加速的核心思想是更加高效的使用运算和存储资源，对于大规模部署应用场景，目前底层一般是c/c++，服务端上层是c++/java/go之类的，所以这里以c/c++为例，不论是Whisper.cpp还是faster-whisper底层的核心都是c/c++。
对一个13分钟的音频，faster-whisper加速情况如下：

faster-whisper是基于CTranslate2库的，如果是考虑代码复用和模型支持的种类可以考虑faster-whisper，因为比较类似，这里以更纯粹的Whisper.cpp说明。
Whisper.cpp的结构如下：

• The core tensor operations are implemented in C (ggml.h / ggml.c)
• The transformer model and the high-level C-style API are implemented in C++ (whisper.h / whisper.cpp)
• Sample usage is demonstrated in main.cpp
• Sample real-time audio transcription from the microphone is demonstrated in stream.cpp
• Various other examples are available in the examples folder
  因为神经网络主要是矩阵运算，ggml是利用硬件高效实现矩阵运算的具体实现，其他的都是封装和使用。
  GGML特点如下：
  Written in C
  16-bit float support
  Integer quantization support (4-bit, 5-bit, 8-bit, etc.)
  Automatic differentiation
  ADAM and L-BFGS optimizers
  Optimized for Apple Silicon
  On x86 architectures utilizes AVX / AVX2 intrinsics
  On ppc64 architectures utilizes VSX intrinsics
  No third-party dependencies
  Zero memory allocations during runtime

还有一类的优化是从模型侧入手的，比如whisper-medusa，其在原有模型的基础上，增加了10个Medusa Head，以增加自回归模型的并行输出能力。

Steam流式

因为实时性要求，对于视频会议识别长度（输入长度）一般都在500ms左右，也就是1~3个字左右，但是如果仅仅输入500ms左右时长的音频，比如“办理登记”和“办理登机”非常接近，但是如果送入的仅仅就是500ms这么短的音频，就很可能导致识别错误，如果能够增加上下文，比如收入的是：“他到飞机场，办理…"这时，识别的准确性会高很多，这就是滑动窗口。

1. 有效识别长度：如上面对于视频会议中选择的500ms，YouTub可以选择3~5秒这个长度可以根据实际需求和模型性能进行调整。
2. 输入长度： 一般ASR系统输入长度为5至30秒的音频，对于Whisper可以选择30秒。

以1秒有效识别长度，15秒输入长度为例，针对视频会议是先攒段时间，如3秒钟（太短了就算识别也是没有意义的），其中一段是：20秒-35秒，识别的包括了第35秒的音频，然后下一段是21秒~36秒，识别的结果包括了36秒，这被称为滑动窗口的重叠（这里重叠长度是14秒），这意味着他们最终输出的文本绝大多数是重复的。

输出长度和去重策略

由于滑动窗口的重叠，相邻的窗口可能会生成重复的字幕内容。因此，需要一种机制来识别和合并重复的输出，以提供清晰连贯的字幕。

1. 去重逻辑：
   • 时间戳对比：每个字幕片段都应该与时间戳关联。通过比较当前字幕片段的时间戳与前一片段的时间戳，可以判断是否存在重复。
   • 文本对比：对于时间戳相近的字幕片段，可以进行文本内容的对比，确定是否有重复或部分重复。部分重复的片段可以通过字符串操作进行合并处理。
2. 输出更新：
   • 每次生成新的字幕片段后，都应该对现有的输出进行更新，这可能涉及添加新片段、删除旧片段或合并重复片段。
   • 更新策略应确保字幕的流畅性和准确性，避免因重复或过时的信息造成观众的困扰。

stream

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

比如这里的选择的有效识别长度是500ms，而识别的输入长度是5秒钟，当然，也可以使用VAD方法减少网络传输的复杂，节省服务端资源。

至此，基本上我们将ASR的开源最强多语言Whisper模型fine-tune，服务端加速、实时/伪实时场景都涵盖，另外一些针对问题规模，诸如数据量和模型size选择，服务端并发、业务场景参数调优等等这些和解决问题息息相关，需要实践的积累。

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