你敢信吗?
Github上跟Whisper相关的开源项目光星星过千的就有十几个,每个都说自己更快更强,但我全跑了一遍,真正能打的没几个。
先说一个前提,我选Whisper的核心原因只有一个,多语言之耻。
中文、英文、日文、韩文都得能识别。
如果只做中文,我根本不会选Whisper,翻译S2它不香吗?
但多语言这个需求目前只有Whisper能扛。
先说几个不适合实时场景的。
Whisper Fintune用LoRA微调,训练成本低,还做了三端部署,工程完整度很高。
但它是离线识别,先录完再转,流式识别用不了。
Whisper GX速度快70倍,但峰值性能依赖TPU,普通GPU上优势没那么多。
Buzz是桌面App,不适合后端部署。
再说几个功能聚焦,但场景窄的。
Faster Whisper用C-Translate 2加速,速度是原版4倍,内存更低,支持8位量化。
行业里用得非常广,但它只是推理引擎,不提供流式输出,你得自己组合其他工具。
YT Whisper只做YouTube字幕,场景太窄。
Whisper Transparent只做时间戳,没有加速和部署。
实时转录那一批呢?
Whisper Mic场景最贴合,麦克风输入实时转录,但只支持英文。
Whisper Real Time和Whisper Live思路类似,都是边录边识别,但都没有加速优化,中文延迟偏高。
Whisper Realization倒是厉害,能识别谁在什么时候说了什么,但串了四五个模型,太重了。
然后是两个重量级选手,Whisper X,综合评价最高。
Large V3做70倍实时速度,不到8GB显存就能跑。
关键是支持单词级时间戳,每个字精确对应到音频时间位置,做流式展示和字幕对齐,这个能力太重要了,短期方案它是最稳的。
另一个是Distil Whisper,把Large V3蒸馏成小模型,速度快六倍,体积小一半,错误率只涨不到1%,性价比太炸了。
但知名问题是,只发布了英文模型,其他语言得自己蒸馏。
门槛是有的,但走通了长期收益最大。
所以方向很清晰,多语言需求选Whisper没毛病,但具体用哪个项目得看你的场景。
短期上Whisper X最稳,长期自蒸馏Distil Whisper收益最大。
选项目不是选最好的,是选最合适的。