Whisper-Tiny 示例

此文档讲述使用 QAI AppBuilder Python API 利用 Qualcomm® Hexagon™ Processor (NPU) 推理 Whisper-Tiny 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

1. 请根据 QAI AppBuilder 安装方法 安装 QAI AppBuilder。

2. 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

• 进入上游示例目录

  Device

  cd 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

• 执行推理

  Device

  python3 audio/Speech_Recognition/whisper_tiny_en/whisper_tiny_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_tiny_en --args "--chipset 9075"