Whisper-Base 示例
此文档讲述使用 QAI AppBuilder Python API 利用 Qualcomm® Hexagon™ Processor (NPU) 推理 Whisper-Base 语音识别模型。
示例支持设备
| 设备 | SoC |
|---|---|
| Fogwise® AIRbox Q900 | QCS9075 |
安装 QAI AppBuilder
提示
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请根据 QAI AppBuilder 安装方法 安装 QAI AppBuilder。
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请根据 创建 ADSP 环境变量 配置 ADSP 环境变量。
运行示例
安装依赖
在已激活的虚拟环境中安装示例依赖:
Device
pip3 install requests tqdm qai-hub py3-wget Pillow torch torchvision opencv-python-headless audio2numpy
运行脚本
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进入上游示例目录
Devicecd qai-appbuilder/samples -
准备输入数据(示例自带输入文件时可直接运行;也可按脚本参数指定)
input audio
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执行推理
Devicepython3 audio/Speech_Recognition/whisper_base_en/whisper_base_en.py --chipset 9075
默认输入为示例自带的 jfk.wav。成功时终端会打印转写结果,例如:
Transcription: And so my fellow Americans, ask not what your country can do for you, ask what you can do for your country.
提示
首次运行会通过 Qualcomm® AI Hub 自动下载 encoder/decoder 模型。解码阶段依赖 tiktoken 词表;若设备访问 openaipublic.blob.core.windows.net 失败,可先在可联网环境预热 tiktoken.get_encoding("gpt2") 缓存。
python3 run_inference.py --list
python3 run_inference.py --model whisper_base_en --args "--chipset 9075"