2026-10-12 16:06:51 +08:00
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# 推理后端与模型管理
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## 结构：2 个实现覆盖所有模型
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实测确认了一件很重要的事：**不同模型不需要各写一套代码**。所有流式 ONNX 模型走的是同一套 API，差别只是「指向哪个模型文件 + 几行选项」。
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IAsr（src/core/iasr.h）
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├─ Qwen3Asr llama.cpp / ggml GGUF 模型（Qwen3-ASR） AsrKind::PrefixRollback
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└─ SherpaAsr sherpa-onnx / onnxruntime
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├─ X-ASR-zh-en 中英流式
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├─ zipformer-zh-2025 中文流式（k2-fsa 官方）
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└─ Nemotron-3.5 40 语言流式（含日语） AsrKind::NativeStreaming
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两条路径的区别（`StreamingAsr` 里按 `IAsr::kind()` 分流）：
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| | PrefixRollback | NativeStreaming |
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| 模型类型 | 离线模型（LLM 解码器） | 有状态流式识别器 |
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| 上层要做的 | 切块 + 前缀回滚 + KV 复用 | 只喂音频，取当前整句文本 |
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| 每步成本 | 随句子长度增长 | 恒定 |
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| 已稳定/不稳定 | 用 token 回滚算 | 用「与上次的公共前缀」算 |
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## 模型注册表与存储
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**新增模型 = 加一条数据，不改代码。**
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- 注册表：`data/models.json`（编译进二进制，同时也给脚本用）
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- 存储位置：`~/.local/share/live-caption/models/<id>/`
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（即 `QStandardPaths::GenericDataLocation + /live-caption/models`）
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- 下载：`scripts/fetch-models.sh [id...]` / `--all`；已存在的文件会跳过
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```bash
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./scripts/fetch-models.sh # 列出模型与安装状态
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./scripts/fetch-models.sh zipformer-zh-2025
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## 用法
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```bash
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# 默认后端：llama.cpp + Qwen3-ASR GGUF
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./build/live-caption-cli --model M.gguf --mmproj MM.gguf
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# 流式 ONNX 后端：按注册表 id 从模型目录取
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./build/live-caption-cli --asr-backend sherpa --asr-model zipformer-zh-2025
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./build/live-caption-cli --asr-backend sherpa --asr-model nemotron35-560ms --language ja
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# 覆盖模型目录 / 语言提示
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./build/live-caption-cli --asr-backend sherpa --asr-model ... --model-dir /path/to/models
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## 实测对比（同一批音频，1 线程）
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| 模型 | 中文 | 英文 | 日语 | RTF | 核·秒/秒音频 | 首个字幕 | 体积 | 许可 |
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| Qwen3-ASR 0.6B（llama） | ✅ | ✅ | ✅ | 0.56 | 4.27 | ~2.5s | 973MB | Apache-2.0 |
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| zipformer-zh-2025 | ✅ | — | — | 0.098 | **0.10** | **0.48s** | 167MB | Apache-2.0 |
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| X-ASR-zh-en 480ms | ✅ | ✅ | — | 0.122 | 0.12 | 1.44s | 587MB | Apache-2.0 |
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| Nemotron 3.5 560ms | ⚠️ 漏字 | ⚠️ 若干错词 | ⚠️ 有错字 | 0.35 | 0.35 | 1.12s | 651MB | OpenMDW-1.1 |
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> 静态模型（zipformer-zh-2025）的多线程是**负优化**：onnxruntime 对小模型开多线程，
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> 同步/自旋开销会让它更慢（8 线程比 1 线程慢 2.6 倍、CPU 高 28 倍）。所以适配器里固定
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> `threads = 1`。
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## 两个坑
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1. **sherpa-onnx 的预编译库是旧 C++ ABI**（`_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0`），和 Qt 的新 ABI 冲突，
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C++ API 链接不上。**必须用它的 C API**（`sherpa-onnx/c-api/c-api.h`，`extern "C"`，无名字改写）。
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2026-10-12 16:10:59 +08:00
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2. **末尾要补一小段静音**（`streamFinish()` 里补 0.3s），否则最后一个字会被截掉。
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但**不需要 `InputFinished`**：实时字幕的音频流永不结束，一句话的边界是「静音」而不是「输入结束」，
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`InputFinished` 的语义只对文件成立。实测只补静音（不调 `InputFinished`）结果就是完整的。
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真实场景里那段尾部静音本来就会被喂进去（VAD 判定静音要 0.8s，这 0.8s 已经送给模型了），
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所以补静音只是个兜底。
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2026-10-12 16:06:51 +08:00
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## 自动语言识别
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| 模型 | 自带 LID |
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| Qwen3-ASR | ✅ 输出 `language X`（实测中英都准）|
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| Nemotron 3.5 | ✅ `language=auto`，但实测会串（日语开头吐韩文）|
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| X-ASR / zipformer | ❌ 固定语言对，不出语言标签 |
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LID 不必由 ASR 模型提供：Chrome 就带了个独立的 2.5MB `ONDEVICE_langid.tflite`（我们在它的语言包目录里看到了），
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Windows 同样。sherpa-onnx 也有专门的语种识别模型。所以**「按语言装包 + 用户选语言或小 LID 模型」**是可行路线。
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## 推荐组合（按语言装包）
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| 语言 | 实时预览 | 定稿 |
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| 中文 | `zipformer-zh-2025`（最快最准） | Qwen3-ASR |
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| 英文 | `xasr-zh-en-480` | Qwen3-ASR |
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| 日语 | `nemotron35-560ms --language ja`（质量一般） | Qwen3-ASR（开源日语第一） |
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| 其他 | — | Qwen3-ASR（52 语言兜底） |
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