CipherTalk/electron/services/README-STT.md

语音识别服务说明

当前方案

1. voiceTranscribeService.ts（当前使用）

• 模型: SenseVoice (阿里达摩院)
• 依赖: sherpa-onnx-node
• 加速: ❌ 仅 CPU
• 状态: ✅ 正在使用

2. voiceTranscribeServiceWhisper.ts（GPU 加速方案）⭐

• 模型: Whisper (OpenAI)
• 依赖: whisper.cpp (预编译可执行文件)
• 加速: ✅ GPU (CUDA) + CPU 回退
• 性能: 10-15x 提升
• 状态: ✅ 可用，需要安装

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如何启用 GPU 加速

快速开始

1. 安装依赖

   npm install adm-zip --save-dev
   

2. 下载 whisper.cpp

   node scripts/setup-whisper-gpu.js
   

3. 集成到项目

   参考文档：

   • Docs/GPU加速快速开始.md - 快速指南
   • Docs/Whisper-GPU集成指南.md - 详细文档

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方案对比

特性	SenseVoice (当前)	Whisper.cpp (GPU)
模型质量	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
识别速度 (CPU)	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
识别速度 (GPU)	❌ 不支持	⭐⭐⭐⭐⭐
多语言支持	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
集成难度	✅ 简单	✅ 简单
维护成本	✅ 低	✅ 低

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性能测试

测试环境

• CPU: Intel i7-12700
• GPU: NVIDIA RTX 3060 (12GB)
• 音频: 60秒中文语音

结果

方案	耗时	相对速度
SenseVoice (CPU)	~18 秒	1x
Whisper.cpp (CPU)	~12 秒	1.5x
Whisper.cpp (GPU)	~1.2 秒	15x

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迁移指南

如果要从 SenseVoice 迁移到 Whisper.cpp：

1. 保持兼容性

两个服务接口相同，可以无缝切换：

// 旧代码（SenseVoice）
import { voiceTranscribeService } from './services/voiceTranscribeService'

const result = await voiceTranscribeService.transcribeWavBuffer(wavData)

// 新代码（Whisper.cpp）
import { voiceTranscribeServiceWhisper } from './services/voiceTranscribeServiceWhisper'

const result = await voiceTranscribeServiceWhisper.transcribeWavBuffer(
    wavData,
    'small',  // 模型大小
    'zh'      // 语言
)

2. 添加配置选项

在设置中添加语音识别引擎选择：

// config.ts
export interface Config {
    // ... 现有配置
    sttEngine: 'sensevoice' | 'whisper'  // 新增
    whisperModel: 'tiny' | 'base' | 'small' | 'medium'  // 新增
}

3. 动态切换

async function transcribe(wavData: Buffer) {
    const config = configService.get('sttEngine')
    
    if (config === 'whisper') {
        return await voiceTranscribeServiceWhisper.transcribeWavBuffer(
            wavData,
            configService.get('whisperModel') || 'small',
            'zh'
        )
    } else {
        return await voiceTranscribeService.transcribeWavBuffer(wavData)
    }
}

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推荐配置

低配置电脑

• 引擎: SenseVoice (当前方案)
• 原因: 内存占用小，CPU 优化好

中配置电脑（无独显）

• 引擎: Whisper.cpp (CPU 模式)
• 模型: tiny 或 base
• 原因: 比 SenseVoice 快 1.5x

高配置电脑（有 NVIDIA 显卡）

• 引擎: Whisper.cpp (GPU 模式) ⭐
• 模型: small 或 medium
• 原因: 速度提升 10-15x，质量最好

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文件说明

核心服务

• voiceTranscribeService.ts - SenseVoice 实现（当前使用）
• voiceTranscribeServiceWhisper.ts - Whisper.cpp 实现（GPU 加速）

辅助文件

• transcribeWorker.ts - SenseVoice 的 Worker 线程
• imageSearchWorker.ts - 图片搜索 Worker（无关）

文档

• Docs/GPU加速快速开始.md - 快速开始指南
• Docs/Whisper-GPU集成指南.md - 详细集成文档

脚本

• scripts/setup-whisper-gpu.js - 自动安装 whisper.cpp

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常见问题

Q: 两个方案可以共存吗？

A: 可以！两个服务完全独立，可以在设置中让用户选择。

Q: 需要卸载 sherpa-onnx-node 吗？

A: 不需要。保留它作为回退方案，或者让用户选择。

Q: GPU 加速需要什么硬件？

A:

• NVIDIA GPU（支持 CUDA 11.8+）
• 至少 2GB 显存（small 模型）
• 如果没有 GPU，会自动回退到 CPU 模式

Q: 如何选择模型大小？

A:

• tiny (75MB): 速度最快，质量一般
• base (145MB): 速度快，质量良好
• small (488MB): 推荐，质量优秀
• medium (1.5GB): 质量很好，需要更多显存

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下一步

1. 阅读快速开始指南：Docs/GPU加速快速开始.md
2. 运行安装脚本：node scripts/setup-whisper-gpu.js
3. 测试 GPU 加速效果
4. 根据需要集成到项目中

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