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# Phase 0 验证实验
> **历史文档**:Phase 0 的结论仍然有效(本页的数字与 [docs/phase0-verification.md](../../docs/phase0-verification.md) 一致),
> 但当时的脚本是临时实验脚本,现行入口是 GUI(`./build/live-caption`)与
> `./build/live-caption-cli`;模型由注册表 `data/models.json` 管理,见 [docs/cli.md](../../docs/cli.md)。
目标:在动手写 C++/Qt 之前,先证实三个关键假设。
1. **系统播放音频可采集**:默认 sink 的 `monitor` 源能被读到。
2. **Qwen3-ASR 能在这套系统库上跑起来**:发行版自带的 llama.cpp 支持 Qwen3-ASR。
3. **CPU 实时性够用**:0.6B 量化模型在这台没有独显的机器上能否做到近实时。
## 环境(实测)
| 项 | 值 |
|---|---|
| 系统 | Deepin 25 (crimson), X11 |
| CPU | i5-13420H, 8 核 12 线程 |
| GPU | Intel UHD(无 CUDA) |
| 音频 | PipeWire 1.6.4 + pipewire-pulse,`libpulse` 17.0 |
| llama.cpp | 系统包 `9951+dfsg-1deepin1`(`libllama0` / `libmtmd` / `libggml0`)|
## 关键结论(细节见 ../../docs/phase0-verification.md)
- 主模型 GGUF 的 `general.architecture = qwen3vl` → 系统 `libllama` 有 `llama_model_qwen3vl`,**能加载**。
- mmproj 的 `clip.audio.projector_type = qwen3a` → 系统 `libmtmd` 有 `clip_graph_qwen3a` / `mtmd_audio_preprocessor_qwen3a`,**音频编码器也支持**。
- 转写中英均正确,`language <X><asr_text>...` 前缀里带语言识别。
- 稳态 RTF ≈ 0.19(纯推理),实时绰绰有余。
## 复现步骤
### 1. 拿到 llama.cpp 的 CLI(不需要 root)
系统只装了库,没装工具,且本机没有免密 sudo。直接从 deb 解包:
```bash
cd /tmp/opencode
apt-get download llama.cpp-tools
mkdir -p llama-tools && dpkg-deb -x llama.cpp-tools_*.deb llama-tools
# 运行时必须指定 LD_LIBRARY_PATH(包含 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/llama)
```
### 2. 下载模型
网络只通了 `hf-mirror.com`,用 aria2c 多连接(单连接约 3MB/s,多连接可到 19MB/s):
```bash
B=https://hf-mirror.com/ggml-org/Qwen3-ASR-0.6B-GGUF/resolve/main
aria2c -x16 -s16 -k4M -o Qwen3-ASR-0.6B-Q8_0.gguf "$B/Qwen3-ASR-0.6B-Q8_0.gguf"
aria2c -x16 -s16 -k4M -o mmproj-Qwen3-ASR-0.6B-Q8_0.gguf "$B/mmproj-Qwen3-ASR-0.6B-Q8_0.gguf"
```
> 换模型时 **主模型 + mmproj 必须成对替换**。
### 3. 验证
```bash
# 音频采集链路(播放的同时录 monitor)
./loopback_test.sh <某个音频> /tmp/captured_48k.wav
ffmpeg -y -i /tmp/captured_48k.wav -ar 16000 -ac 1 -c:a pcm_s16le /tmp/captured_16k.wav
# 转写 + 测 RTF
./bench.sh /tmp/captured_16k.wav
# 换量化模型对比
MODEL=/tmp/opencode/models/Qwen3-ASR-0.6B-Q4_K_M.gguf ./bench.sh some.wav
# 只读 GGUF 头部元数据(不下载整个文件)
python3 gguf_head.py
```
## 已知坑
- **`llama-cli` 会挂住**:不给 `-st` / 不让 stdin EOF 时,生成完会回到交互读取循环。`bench.sh` 已用 `-st --simple-io </dev/null` + 外层 `timeout` 处理。
- **输出需清洗**:结果形如 `language English<asr_text>正文`,接入时要把语言名与正文分开(语言名正好喂给 UI 的语言标签)。
- **发行版 CMake config 路径非标准**:`/usr/lib/x86_64-linux-gnu/llama/cmake-private/llama-config.cmake`,`find_package(llama)` 默认找不到;它有配套的 `pkgconfig/llama.pc`,走 pkg-config 更稳。