Android 将 Whisper 模型转换为 TFLite 并在 Android 应用中直接运行
Whisper将 Whisper 模型转换为 TFLite 并在 Android 应用中直接运行的完备步骤：
1. 模型转换流程
1.1 安装依赖
bash
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# 安装 PyTorch、ONNX、TensorFlow 和转换工具
pip install torch onnx tf2onnx transformers tensorflow 1.2 导出 PyTorch 模型为 ONNX
python
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import torch
from transformers import WhisperForConditionalGeneration, WhisperProcessor
# 加载模型和处理器
model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("openai/whisper-tiny.en")
processor = WhisperProcessor.from_pretrained("openai/whisper-tiny.en")
# 示例输入（音频长度 30s，采样率 16kHz）
dummy_input = torch.randn(1, 30000)# 1x30000 的音频信号
# 导出为 ONNX
torch.onnx.export(
model,
dummy_input,
"whisper_tiny.onnx",
input_names=["input_features"],
output_names=["logits"],
dynamic_axes={"input_features": {0: "batch_size", 1: "sequence_length"}},
) 1.3 转换 ONNX 为 TensorFlow 模型
python
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import tf2onnx
from onnx_tf.backend import prepare
# 加载 ONNX 模型并转换为 TensorFlow
onnx_model = onnx.load("whisper_tiny.onnx")
tf_rep = prepare(onnx_model)
tf_rep.export_graph("whisper_tiny_tf") 1.4 转换为 TFLite 模型（含量化）
python
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import tensorflow as tf
# 加载 TensorFlow SavedModel
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("whisper_tiny_tf")
# 启用动态范围量化（减小模型体积）
converter.optimizations =
# 转换为 TFLite 模型
tflite_model = converter.convert()
# 保存模型
with open("whisper_tiny.tflite", "wb") as f:
f.write(tflite_model) 2. Android 端集成
2.1 添加 TFLite 依赖
在 app/build.gradle 中添加：
gradle
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dependencies {
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.10.0'
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.4.4'
} 2.2 将模型文件放入 Assets
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app/src/main/assets/
└── whisper_tiny.tflite 3. Java 代码实现
3.1 音频预处置惩罚工具类
java
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import android.content.Context;
import org.tensorflow.lite.support.audio.TensorAudio;
import org.tensorflow.lite.support.common.FileUtil;
public class AudioPreprocessor {
// 将音频文件转换为模型输入张量
public static TensorAudio preprocessAudio(Context context, String audioPath) {
// 加载音频并重采样到 16kHz
TensorAudio tensor = TensorAudio.create(
TensorAudio.TensorAudioFormat.create(1, 16000),
FileUtil.loadAudioFile(context, audioPath)
);
return tensor;
}
} 3.2 TFLite 模型推理
java
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import android.content.Context;
import org.tensorflow.lite.Interpreter;
import org.tensorflow.lite.support.common.FileUtil;
import java.nio.ByteBuffer;
public class WhisperInference {
private final Interpreter interpreter;
public WhisperInference(Context context) {
// 加载 TFLite 模型
ByteBuffer modelBuffer = FileUtil.loadMappedFile(context, "whisper_tiny.tflite");
interpreter = new Interpreter(modelBuffer);
}
public String transcribe(TensorAudio audioTensor) {
// 输入输出容器
float[][][] input = new float; // 梅尔频谱图维度
String[] output = new String;
// 执行推理
interpreter.run(input, output);
return output;
}
public void close() {
interpreter.close();
}
} 3.3 主界面逻辑
java
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import android.os.Bundle;
import android.widget.Button;
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
private WhisperInference whisperInference;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
// 初始化模型
whisperInference = new WhisperInference(this);
// 录音和推理按钮
Button btnProcess = findViewById(R.id.btn_process);
btnProcess.setOnClickListener(v -> {
// 1. 录音并保存为文件（需实现录音逻辑）
String audioPath = "/path/to/audio.wav";
// 2. 预处理音频
TensorAudio audio = AudioPreprocessor.preprocessAudio(this, audioPath);
// 3. 执行推理
String text = whisperInference.transcribe(audio);
// 4. 使用 TTS 播放结果
// （参考之前的 TTS 代码）
});
}
@Override
protected void onDestroy() {
whisperInference.close();
super.onDestroy();
}
} 4. 关键优化技能
4.1 模型量化
[*] 动态范围量化：减少 4x 模型体积（从 150MB 到 ~40MB）
[*] 全整数量化（需校准数据集）：
python
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converter.representative_dataset = calibration_dataset
converter.target_spec.supported_ops =
4.2 输入输出优化
[*] 梅尔频谱图预处置惩罚：在 Android 端实现音频到频谱图的转换（替代 Python 代码）
[*] 缓存机制：复用 Interpreter 实例避免重复加载模型
4.3 多线程推理
java
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// 在后台线程执行推理
new Thread(() -> {
String text = whisperInference.transcribe(audio);
runOnUiThread(() -> updateUI(text));
}).start(); 5. 完备流程对比
步骤Python + Chaquopy 方案TFLite 方案模型体积200MB+ (含 Python 运行时)40MB (量化后)推理速度较慢（依赖 Python 解释器）快（原生 C++ 执行）内存占用高（加载完备 PyTorch 模型）低（TFLite 优化）开辟复杂度低（直接调用 Python）中（需处置惩罚模型转换和 C++ 接口） 6. 留意事项
[*] 算子兼容性：转换过程中大概遇到不支持的算子（如自界说 Layer），需手动实现或简化模型。
[*] 精度损失：量化大概导致辨认准确率降落，需通过测试调整量化策略。
[*] 及时性要求：长音频需分段处置惩罚，避免内存溢出。
[*] 设备兼容性：确保 NDK 编译时包罗全部目标 ABI（armeabi-v7a, arm64-v8a）。
通过上述步骤，可将 Whisper 模型高效摆设到 Android 设备，显著提升性能并降低依赖复杂度。
TTS
TensorFlowTTS https://csdnimg.cn/release/blog_editor_html/release2.3.8/ckeditor/plugins/CsdnLink/icons/icon-default.png?t=P1C7https://github.com/TensorSpeech/TensorFlowTTS
Android for TTSTensorFlowTTS/examples/android at master · TensorSpeech/TensorFlowTTS · GitHub:stuck_out_tongue_closed_eyes: TensorFlowTTS: Real-Time State-of-the-art Speech Synthesis for Tensorflow 2 (supported including English, French, Korean, Chinese, German and Easy to adapt for other languages) - TensorFlowTTS/examples/android at master · TensorSpeech/TensorFlowTTShttps://csdnimg.cn/release/blog_editor_html/release2.3.8/ckeditor/plugins/CsdnLink/icons/icon-default.png?t=P1C7https://github.com/TensorSpeech/TensorFlowTTS/tree/master/examples/android
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