研究背景与问题
- 现状：Whisper 等先进语音识别模型在离线转录中表现出色，但由于其编码器的非因果性（需依赖未来上下文），无法直接用于低延迟实时流式转录。
- 挑战：现有流式化方法存在计算效率低、延迟高、需额外模块或多轮解码等问题。
核心方法
1. 因果编码器改造
- 在 Whisper 的编码器中引入因果掩码（causal masking），使其仅依赖过去和当前语音帧，不依赖未来信息。
- 提出分块注意力机制，支持以固定块大小（如 40、100、300 ms）逐步处理语音流。
2. 轻量级微调策略
- 使用 LoRA（Low-Rank Adaptation）对编码器和解码器进行微调，仅更新少量参数（低秩矩阵），保持模型大部分权重不变。
- 在弱对齐的语音 - 文本数据集上训练，学习语音流与 token 输出之间的对齐关系。
3. 流式解码机制
- 提出稳定性检测机制：在贪婪解码和束搜索中，仅当 token 在连续块中预测一致时才输出，避免因信息不全导致错误。
- 设计了流式贪婪解码和流式束搜索解码算法，支持实时 token 生成与回溯修正。
4. 词级时间戳生成
- 模型在训练过程中学会识别词边界，可在线生成词级时间戳，无需后处理对齐模块。
实验与结果
英语转录实验
- 在 LibriSpeech 数据集上，CarelessWhisper 在多个块大小下优于 Simul-Whisper 和 Ufal-Whisper。
- 在 300 ms 延迟下，词错误率（WER）与离线 Whisper 接近，且推理速度更快。
多语言转录实验
- 在多语言 LibriSpeech 数据集上，模型在法语、德语等语言上表现良好，但略弱于 Ufal-Whisper（后者依赖完整话语一致性）。
效率优势
- 由于引入 KV 缓存机制，编码器计算复杂度从 O(T^3) 降至 O(T^2)，在低延迟场景中显著提升推理速度。
- 在 A100 GPU 上，CarelessWhisper 比 Ufal-Whisper 快约 4 倍。
时间戳准确性
- 模型生成的词级时间戳在 TIMIT 数据集上表现优于 NVIDIA Canary 模型，尤其在起始与结束边界精度上更优。
贡献总结
- 首个因果化 Whisper 流式方案：无需两阶段解码或额外 CTC 头，直接改造编码器 - 解码器结构。
- 高效微调与推理：LoRA 微调参数量少，KV 缓存机制大幅降低计算开销。
- 支持在线时间戳：作为副产品，模型可输出高质量词级对齐信息。
- 开源代码与模型：发布训练和推理代码，促进流式 ASR 研究与应用。
局限性与未来方向
- 需为不同块大小训练独立模型，未来可探索动态掩码或可变块大小训练。
- 解码器 KV 缓存在流式场景中效果有限，未来可研究因果化交叉注意力以进一步提升效率。
