blumia
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The README still listed the settings UI as "todo" and its quick start told users to download models into the working directory; phase 3 still described the caption window's close button as "quit" and used the wrong binary name. Bring the docs up to date and fill the gaps: a GUI guide (first run, settings tabs, tray, download, verify), a full CLI option reference marking the test-only flags, a troubleshooting page, the model registry's size/sha256 fields plus a licence/size table, the RTF measurement caveat (llama-cli 0.19 vs the in-process 0.56), and a note that the streaming-ONNX backend has its own code path. phase0/phase1 experiment docs are marked as historical. 文档与现状对齐：README 的 Phase 4 从「待做」改为完成、快速开始不再让人把模型下到当前 目录；phase3 的 ✕ 说明改为「隐藏到托盘」、用法改用 live-caption；新增 GUI/CLI/排错三份 文档；asr-backends 补上注册表的 size/sha256 字段与模型许可/体积表；phase0 补上 RTF 口径 说明（llama-cli 的 0.19 与程序内的 0.56）；phase2 补上「流式 ONNX 走另一条分支」的说明。
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# Phase 0 验证实验
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> **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），
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> 但当时的脚本是临时实验脚本，现行入口是 GUI（`./build/live-caption`）与
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> `./build/live-caption-cli`；模型由注册表 `data/models.json` 管理，见 [docs/cli.md](../../docs/cli.md)。
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目标：在动手写 C++/Qt 之前，先证实三个关键假设。
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1. **系统播放音频可采集**：默认 sink 的 `monitor` 源能被读到。
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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。
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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。
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## 环境（实测）
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| 项 | 值 |
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| 系统 | Deepin 25 (crimson), X11 |
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| CPU | i5-13420H, 8 核 12 线程 |
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| GPU | Intel UHD（无 CUDA） |
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| 音频 | PipeWire 1.6.4 + pipewire-pulse，`libpulse` 17.0 |
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| llama.cpp | 系统包 `9951+dfsg-1deepin1`（`libllama0` / `libmtmd` / `libggml0`）|
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## 关键结论（细节见 ../../docs/phase0-verification.md）
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- 主模型 GGUF 的 `general.architecture = qwen3vl` → 系统 `libllama` 有 `llama_model_qwen3vl`，**能加载**。
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- 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**。
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- 转写中英均正确，`language <X><asr_text>...` 前缀里带语言识别。
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- 稳态 RTF ≈ 0.19（纯推理），实时绰绰有余。
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## 复现步骤
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### 1. 拿到 llama.cpp 的 CLI（不需要 root）
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系统只装了库，没装工具，且本机没有免密 sudo。直接从 deb 解包：
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```bash
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cd /tmp/opencode
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apt-get download llama.cpp-tools
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mkdir -p llama-tools && dpkg-deb -x llama.cpp-tools_*.deb llama-tools
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# 运行时必须指定 LD_LIBRARY_PATH（包含 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/llama）
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```
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### 2. 下载模型
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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）：
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```bash
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B=https://hf-mirror.com/ggml-org/Qwen3-ASR-0.6B-GGUF/resolve/main
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aria2c -x16 -s16 -k4M -o Qwen3-ASR-0.6B-Q8_0.gguf "$B/Qwen3-ASR-0.6B-Q8_0.gguf"
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aria2c -x16 -s16 -k4M -o mmproj-Qwen3-ASR-0.6B-Q8_0.gguf "$B/mmproj-Qwen3-ASR-0.6B-Q8_0.gguf"
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```
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> 换模型时 **主模型 + mmproj 必须成对替换**。
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### 3. 验证
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```bash
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# 音频采集链路（播放的同时录 monitor）
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./loopback_test.sh <某个音频> /tmp/captured_48k.wav
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ffmpeg -y -i /tmp/captured_48k.wav -ar 16000 -ac 1 -c:a pcm_s16le /tmp/captured_16k.wav
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# 转写 + 测 RTF
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./bench.sh /tmp/captured_16k.wav
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# 换量化模型对比
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MODEL=/tmp/opencode/models/Qwen3-ASR-0.6B-Q4_K_M.gguf ./bench.sh some.wav
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# 只读 GGUF 头部元数据（不下载整个文件）
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python3 gguf_head.py
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```
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## 已知坑
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- **`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。
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- **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）。
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- **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。
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