A live caption stream never ends: the boundary of an utterance is silence, not end-of-input, so InputFinished (which means "no more audio ever") does not apply. Drop it and rely on the trailing audio alone; keep a short silence padding as a safety net for end-of-file cases. Verified that the file path still emits the final character without 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",所以 不该调用语义为"再也不会有音频"的 InputFinished。改为只补一小段静音兜底, 实测文件模式的结果依然完整。文档也一并更正。
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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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```
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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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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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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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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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## 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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|---|---|---|
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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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