Android 端实时语音转文字实战：基于 Whisper 的落地实践

异步处理架构

基于 Kotlin Coroutine 设计流水线，利用背压机制控制数据流：

val pipeline = scope.launch {
    audioFlow
        .buffer(1024) // 背压处理
        .map { preprocess(it) }
        .map { runInference(it) }
        .collect { postResult(it) }
}

性能优化实测

在 Pixel 4 设备上测试，不同配置的对比如下：

功耗控制方面，我们实施了动态频率调节，检测到设备发热时自动降频；大核仅用于模型推理；同时通过内存复用减少频繁 GC 带来的卡顿。

避坑指南

中文优化

1. 添加自定义词表（如专业术语）以提升特定场景准确率。
2. 后处理中加入标点修正，让输出更符合阅读习惯。
3. 启用语言模型重打分，进一步过滤低置信度结果。

低端设备适配

对于内存紧张的设备，分块推理策略非常有效：

fun chunkedInference(audio: FloatArray) {
    val chunkSize = 3000 // 根据设备动态调整
    audio.toList().chunked(chunkSize) {
        model.run(it.toFloatArray())
    }
}

同时需要监控内存状态，防止 OOM：

fun checkMemory() {
    val info = Debug.MemoryInfo()
    Debug.getMemoryInfo(info)
    if (info.totalPss > SAFE_THRESHOLD) {
        triggerGC()
    }
}

延伸思考

进阶优化方向包括模型动态加载（按需加载不同语言）、端云协同（本地快速响应 + 云端高精度回退）以及自适应采样率（根据环境噪音动态调整）。经过优化的 Whisper-tiny 模型在主流 Android 设备上可实现平均 280ms 的端到端延迟，内存占用控制在 200MB 以内，足以支撑大多数实时交互场景。