Android 端 Whisper 中文语音识别实战：模型部署与性能优化
在移动端实现高效的语音识别一直是个挑战，尤其是处理中文这种复杂的语言。最近我尝试将 OpenAI 的 Whisper 模型集成到 Android 应用中，过程中遇到了不少坑，也总结了一些优化经验，分享给大家。
移动端语音识别的特殊挑战
- 算力限制：相比服务器，手机 CPU 和 GPU 性能有限，特别是低端设备。直接运行原始 Whisper 模型会导致延迟高、耗电快。
- 内存占用：完整版 Whisper 模型可能占用 500MB 以上内存，这在移动端是不可接受的。
- 背景噪声：移动设备使用场景复杂，背景噪音会影响识别准确率。
- 中文特性：中文没有明确的分词界限，且同音字多，增加了识别难度。
模型选型与性能对比
经过测试，Whisper-tiny 和 base 两个版本在常见 Android 设备上的表现如下：
- Whisper-tiny
- CPU 推理延迟：约 800ms（Pixel 6）
- 内存占用：约 80MB
- 词错误率 (WER)：约 15%
- Whisper-base
- CPU 推理延迟：约 1.5s（Pixel 6）
- 内存占用：约 150MB
- 词错误率 (WER)：约 10%
对于大多数应用场景，Whisper-tiny 已经足够，如果对准确率要求更高，可以考虑 base 版本。
模型转换与集成
转换为 TensorFlow Lite 格式
为了在 Android 上运行，我们需要将 PyTorch 或 TensorFlow 模型转换为 TFLite 格式。以下是一个基本的转换脚本示例：
import tensorflow as tf
# 加载原始模型
model = tf.saved_model.load("whisper-tiny")
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("whisper-tiny")
# 设置优化选项
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_types = [tf.float16]
# 转换模型
tflite_model = converter.convert()
with open("whisper-tiny.tflite", "wb") as f:
f.write(tflite_model)
JNI 接口实现
在 Android 侧，我们需要通过 JNI 调用 C++ 推理引擎。这里的关键是音频预处理和结果返回。
// 音频预处理
void preprocessAudio(JNIEnv *env, jshortArray audioData) {
jsize len = env->(audioData);
jshort *body = env->(audioData, );
std::vector<> inputBuffer;
( i = ; i < len; i++) {
inputBuffer.(body[i] / );
}
env->(audioData, body, );
}
{
(env, audioData);
env->(result.());
}
