rk3588使用npu加速运行whisper语音识别模型

rk3588运行whisper模型有三种方法：1.使用纯cpu运行原始pytorch模型；2.将whisper模型转成onnx格式，再转成rknn格式使用npu运行；3.利用npu提供的矩阵运算功能，结合cpu一起运行原始pytorch模型。方法1做不到及时，方法2有rockchip官方仓库。方法3是这篇教程介绍的，方法3比方法2更快，同时功能更完整，比如tiny和small模型都可以运行。
我们在https://github.com/usefulsensors/useful-transformers底子上，通过修复bug，增加运行参数和prompt控制输出字体格式，实现了多语言模型的及时正确推理，whisper tiny和base模型rtf<0.1, small模型rtf<0.5。
一、优化修改后的开源代码库

• whisper: https://git.bwbot.org/publish/useful-transformers
  

二、代码运行说明

通过 git clone 克隆代码后，准备好 Python 环境，然后执行 transcrible_wav.py完成语音识别。

• 克隆源代码：
  

1. git clone http://git.bwbot.org/publish/useful-transformers.git

复制代码

• 准备python运行环境：
  我们在 RK3588 上使用的是 Ubuntu22.04 Desktop，默认的 Python 版本是 3.10。为了制止粉碎系统环境，我们使用 virtualenv 来配置需要的 Python 运行环境。
  

1. sudo apt install python3-virtualenv
3. #进入上面git clone下来的文件夹根目录
4. cd useful-transformers
6. #创建虚拟环境
7. virtualenv --system-site-packages -p /usr/bin/python3 venv
9. #激活虚拟环境
10. source venv/bin/activate
12. #开始在虚拟环境中安装pybind11
13. pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple pybind11
15. #在虚拟环境中编译安装useful-transformers包，注意指令中的文件路径要改成自己的实际路径
16. export pybind11_DIR=/home/xiaoqiang/npu/useful-transformers/venv/lib/python3.10/site-packages/pybind11/share/cmake/pybind11
17. ./venv/bin/pip install  ../useful-transformers  -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

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3.环境配置完成，开始运行whisper：

1. taskset -c 4-7 ./venv/bin/python -m useful_transformers.transcribe_wav ./wav/chinese.wav tiny zh

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运行指令格式如下，modelname可以为tiny、base、small、tiny.en、base.en、small.en大概本身微调的模型。languge可以为en或zh，分别代表英文和中文。

1. taskset -c 4-7 python -m useful_transformers.transcribe_wav <wav_file> modelname languge

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本身微调的模型可以用torch_state_dict_to_npz.py 文件来转换。
三、运行效果

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