部署语音识别模型 (ASR)

一、模型原理与结构

自动语音识别（ASR）模型将音频信号转换为文本，主流架构采用：

• 编码器-解码器（Encoder-Decoder）：Whisper 系列使用 Transformer 编码器提取音频特征，解码器生成文本序列
• 卷积神经网络（CNN）：用于音频特征提取，捕捉时频谱图中的局部模式
• 注意力机制（Attention）：对齐音频帧与文本 token，处理不同语速与发音变化
• CTC 损失（Connectionist Temporal Classification）：部分模型使用 CTC 解决输入输出序列长度不对齐问题

Whisper 系列是 OpenAI 开源的多语言 ASR 模型，在 680,000 小时弱监督数据上训练，支持 99 种语言的转写与翻译。

二、应用场景

语音识别模型可应用于：

• 会议转写：实时记录会议内容，生成文字纪要
• 字幕生成：为视频、播客自动添加字幕
• 语音助手：智能音箱、车载系统的语音交互
• 客服质检：分析客服通话录音，提取关键信息
• 无障碍辅助：为听障人士提供实时字幕

三、部署指南与示例

本指南提供一套基于 Hugging Face Transformers 的通用 ASR 部署方案，帮助您在不同国产算力环境中完成语音转文字推理。我们将以 whisper-large-v3-turbo 为示例模型。

推理框架概览

• Hugging Face Transformers: 生态完整、模型覆盖面广，适合快速验证与生产化部署。

前提条件

• 资源准备:
  • 内置模型: 若平台已挂载 ASR 模型，请优先使用 /mnt/moark-models/ 路径以免重复下载。
  • 音频素材: 准备 16kHz 采样率的 wav 文件，示例路径为 /mnt/moark-models/asr_demo.wav。
• 环境一致性:
  • 镜像匹配: 国产芯片对底层驱动和编译工具链要求严格，请严格按照各章节镜像版本创建实例。

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一、 沐曦 (MetaX) 部署指南

本章节适用于 曦云 C500 等沐曦系列算力卡。

1. 通用环境准备

• 算力型号: 曦云 C500 (64GB)
• 版本要求：pytorch>=2.4

2. 模型部署实战

2.1 whisper-large-v3-turbo

本示例演示如何在 曦云 C500 上加载模型并完成语音转文字。

运行推理代码: 新建 Notebook 单元格运行。

!pip install transformers librosa accelerate

import torch
import librosa
from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, AutoProcessor

# 模型与音频路径
model_name = "/mnt/moark-models/whisper-large-v3-turbo"
audio_path = "/mnt/moark-models/github/index-tts/emo_sad.wav"

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name)

model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.bfloat16,  # 这里指定了模型权重为 bfloat16
    low_cpu_mem_usage=True,
    use_safetensors=True
)


device = "cuda"
model = model.to(device)

# 加载音频 (强制重采样为 16kHz)
audio, sr = librosa.load(audio_path, sr=16000)

inputs = processor(audio, sampling_rate=sr, return_tensors="pt")

input_features = inputs.input_features.to(device=device, dtype=torch.bfloat16)

with torch.inference_mode():
    generated_ids = model.generate(input_features, max_new_tokens=256)
    text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

print("识别结果:", text)

查看结果: 运行结束后在输出中查看识别文本。

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二、 燧原 (Enflame) 部署指南

本章节适用于 S60 等燧原系列算力卡。由于架构差异，需引入适配库 torch_gcu。

1. 通用环境准备

• 算力型号: Enflame S60 (48GB)
• 镜像选择: vLLM / 0.11.0 / Python 3.12 / ef 1.7.0.14

2. 模型部署实战

2.1 whisper-large-v3-turbo

本示例演示如何在 Enflame S60 环境完成语音识别。

运行推理代码: 新建 Notebook 单元格运行。

# 安装依赖
!pip install transformers librosa 

import torch
import torch_gcu
from torch_gcu import transfer_to_gcu
import librosa
from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, AutoProcessor

# 模型与音频路径
model_name = "/mnt/moark-models/whisper-large-v3-turbo"
audio_path = "/mnt/moark-models/github/index-tts/emo_sad.wav"

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name)

model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.bfloat16,  # 这里指定了模型权重为 bfloat16
    low_cpu_mem_usage=True,
    use_safetensors=True
)


device = "cuda"
model = model.to(device)

# 加载音频 (强制重采样为 16kHz)
audio, sr = librosa.load(audio_path, sr=16000)

inputs = processor(audio, sampling_rate=sr, return_tensors="pt")

input_features = inputs.input_features.to(device=device, dtype=torch.bfloat16)

with torch.inference_mode():
    generated_ids = model.generate(input_features, max_new_tokens=256)
    text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

print("识别结果:", text)

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三、天数智芯 (iluvatar) 部署指南

1. 通用环境准备

• 算力型号: 智铠 100 (32GB)
• 镜像选择: vLLM / 0.11.2 / Python 3.10 / IX-ML 4.4.0

2. 模型部署实战

2.1 whisper-large-v3-turbo

本示例演示如何在 智铠 100 环境完成语音识别。

运行推理代码: 新建 Notebook 单元格运行。

# 安装依赖
!pip install transformers librosa 

import torch
import librosa
from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, AutoProcessor

# 模型与音频路径
model_name = "/mnt/moark-models/whisper-large-v3-turbo"
audio_path = "/mnt/moark-models/github/index-tts/emo_sad.wav"

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name)

model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.bfloat16,  # 这里指定了模型权重为 bfloat16
    low_cpu_mem_usage=True,
    use_safetensors=True
)


device = "cuda"
model = model.to(device)

# 加载音频 (强制重采样为 16kHz)
audio, sr = librosa.load(audio_path, sr=16000)

inputs = processor(audio, sampling_rate=sr, return_tensors="pt")

input_features = inputs.input_features.to(device=device, dtype=torch.bfloat16)

with torch.inference_mode():
    generated_ids = model.generate(input_features, max_new_tokens=256)
    text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

print("识别结果:", text)

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四、壁仞 (Biren) 部署指南

本章节适用于 壁砺 106M 等壁仞系列算力卡。

1. 通用环境准备

• 算力型号: 壁砺 106M
• 镜像选择: PyTorch / 2.8.0-whisper / Python 3.10 / br 1xx

2. 模型部署实战

2.1 Whisper large-v3

本示例演示如何在 壁砺 106M 环境中完成 Whisper 模型部署与语音识别推理。

准备模型目录: 先在终端中执行以下命令，将模型目录拷贝到可写路径。

cp -r /workspace/whisper /data
cd /data/whisper

环境说明: 该镜像已预装运行 Whisper 所需依赖，无需额外执行安装命令。

运行推理代码: 进入 /data/whisper 目录后，新建 Notebook 单元格或保存为 Python 脚本执行。

import os
import numpy as np
from whisper import load_model, transcribe


model_name = "large-v3"
model_dir = "./models"
device = "supa"

audio_path = "./LibriSpeech/test-clean/61/70968/61-70968-0000.flac"

# ==========================================
# 1. whisper的推理参数
# ==========================================
inference_params = {
    "task": "transcribe",
    "language": None,
    "verbose": True,
    "temperature": tuple(np.arange(0, 1.1, 0.2)),
}

# ==========================================
# 2. 硬件适配参数 (避免壁仞的芯片报错，这部分的参数建议不要修改)
# ==========================================
supa_adaptation = {
    "beam_size": 5,
    "best_of": 5,
    "fp16": True,
    "suppress_tokens": "-1",
    "clip_timestamps": "0",
}


print(f"Loading model '{model_name}' on {device}...")
model = load_model(model_name, device=device, download_root=model_dir)

print(f"Transcribing audio: '{audio_path}'...")

# 合并两部分参数传给模型
result = transcribe(
    model,
    audio_path,
    **inference_params,
    **supa_adaptation
)

print("\n[Final Text Output]:\n", result["text"])

查看结果: 运行结束后在输出中查看识别文本。

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五、常见问题

• 模型下载慢: 若模型不在内置库，请使用镜像源或先在终端中完成模型下载。
• 识别结果为空: 确认音频采样率为 16kHz，且音频中包含人声。

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六、本地访问与服务验证

请参考【SSH 隧道配置指南】建立安全连接。