背景痛点

移动端中文语音识别面临三重挑战：

• 方言多样性：粤语、闽南语等方言与普通话的声学特征差异大，传统ASR（Automatic Speech Recognition）模型泛化能力不足
• 环境噪声：移动设备采集的音频常包含背景音乐、键盘敲击等干扰，需增强降噪预处理
• 资源限制：旗舰机型的Whisper-base模型（1.5GB）内存占用超出大多数Android设备可用内存

技术选型对比

| 维度 | 传统ASR (如PocketSphinx) | Whisper (tiny版量化后) | |-------------|-------------------------|-----------------------| | 中文准确率 | 65%-75% | 82%-88% | | 延迟(CPU) | 200-300ms | 500-800ms | | 内存占用 | 50MB | 180MB | | 方言支持 | 需独立训练 | 零样本迁移 |

核心实现方案

1. 模型量化压缩

   # 转换原始模型为TFLite格式并量化
   converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('whisper')
   converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
   quant_model = converter.convert()

2. 流式分块处理

   // JNI层音频分块逻辑
   JNIEXPORT jbyteArray JNICALL
   Java_com_example_asr_WhisperStream_processChunk(
       JNIEnv* env, jobject obj, 
       jbyteArray audio, jint chunk_size) {
     jbyte* buf = env->GetByteArrayElements(audio, 0);
     // 重叠保留前0.5s音频避免截断词语
     memcpy(context_buf + pos, buf, chunk_size); 
     pos += chunk_size;
   }

3. 中文优化技巧

4. 在tokenizer中增加常见行业术语（如"甭"、"咋"）
5. 使用n-gram语言模型对"zh-CN"输出做后处理

性能调优数据

| 设备 | 平均延迟 | 峰值内存 | |--------------|---------|---------| | 骁龙888 | 620ms | 210MB | | 天玑1200 | 730ms | 230MB | | 麒麟980 | 910ms | 250MB |

关键避坑点

1. 采样率兼容

   // 强制统一为16kHz采样
   val recorder = AudioRecord(
       MediaRecorder.AudioSource.MIC,
       16000,
       AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO,
       AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT,
       bufferSize
   )

2. 上下文维护

3. 使用环形缓冲区保留最近3秒音频
4. 通过speech activity detection (VAD)动态调整分块大小

代码规范示例

// 带异常处理的推理调用
fun recognize(audio: ByteArray): String {
    return try {
        val inputs = preprocess(audio)  // 注: 主线程禁止耗时操作
        val outputs = interpreter.run(inputs)
        postprocess(outputs)
    } catch (e: IllegalStateException) {
        ""  // 确保失败不崩溃
    }
}

延伸方向

1. 语义纠错
2. 集成MiniLM等轻量级LLM对识别结果重排序

3. 示例："播放周杰伦的七里香" → 修正"七里乡"为"七里香"

4. 架构演进

5. 测试RNNT（Recurrent Neural Network Transducer）在端侧的实时性
6. 探索Conformer模型在低功耗模式下的表现