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
复制

1. # 安装 PyTorch、ONNX、TensorFlow 和转换工具
2. pip install torch onnx tf2onnx transformers tensorflow

复制代码

1.2 导出 PyTorch 模型为 ONNX

python
复制

1. import torch
2. from transformers import WhisperForConditionalGeneration, WhisperProcessor
4. # 加载模型和处理器
5. model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("openai/whisper-tiny.en")
6. processor = WhisperProcessor.from_pretrained("openai/whisper-tiny.en")
8. # 示例输入（音频长度 30s，采样率 16kHz）
9. dummy_input = torch.randn(1, 30000)  # 1x30000 的音频信号
11. # 导出为 ONNX
12. torch.onnx.export(
13.     model,
14.     dummy_input,
15.     "whisper_tiny.onnx",
16.     input_names=["input_features"],
17.     output_names=["logits"],
18.     dynamic_axes={"input_features": {0: "batch_size", 1: "sequence_length"}},
19. )

复制代码

1.3 转换 ONNX 为 TensorFlow 模型

python
复制

1. import tf2onnx
2. from onnx_tf.backend import prepare
4. # 加载 ONNX 模型并转换为 TensorFlow
5. onnx_model = onnx.load("whisper_tiny.onnx")
6. tf_rep = prepare(onnx_model)
7. tf_rep.export_graph("whisper_tiny_tf")

复制代码

1.4 转换为 TFLite 模型（含量化）

python
复制

1. import tensorflow as tf
3. # 加载 TensorFlow SavedModel
4. converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("whisper_tiny_tf")
6. # 启用动态范围量化（减小模型体积）
7. converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
9. # 转换为 TFLite 模型
10. tflite_model = converter.convert()
12. # 保存模型
13. with open("whisper_tiny.tflite", "wb") as f:
14.     f.write(tflite_model)

复制代码

---

2. Android 端集成

2.1 添加 TFLite 依赖

在 app/build.gradle 中添加：
gradle
复制

1. dependencies {
2.     implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.10.0'
3.     implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.4.4'
4. }

复制代码

2.2 将模型文件放入 Assets

复制

1. app/src/main/assets/
2. └── whisper_tiny.tflite

复制代码

---

3. Java 代码实现

3.1 音频预处置惩罚工具类

java
复制

1. import android.content.Context;
2. import org.tensorflow.lite.support.audio.TensorAudio;
3. import org.tensorflow.lite.support.common.FileUtil;
5. public class AudioPreprocessor {
6.     // 将音频文件转换为模型输入张量
7.     public static TensorAudio preprocessAudio(Context context, String audioPath) {
8.         // 加载音频并重采样到 16kHz
9.         TensorAudio tensor = TensorAudio.create(
10.             TensorAudio.TensorAudioFormat.create(1, 16000),
11.             FileUtil.loadAudioFile(context, audioPath)
12.         );
13.         return tensor;
14.     }
15. }

复制代码

3.2 TFLite 模型推理

java
复制

1. import android.content.Context;
2. import org.tensorflow.lite.Interpreter;
3. import org.tensorflow.lite.support.common.FileUtil;
4. import java.nio.ByteBuffer;
6. public class WhisperInference {
7.     private final Interpreter interpreter;
9.     public WhisperInference(Context context) {
10.         // 加载 TFLite 模型
11.         ByteBuffer modelBuffer = FileUtil.loadMappedFile(context, "whisper_tiny.tflite");
12.         interpreter = new Interpreter(modelBuffer);
13.     }
15.     public String transcribe(TensorAudio audioTensor) {
16.         // 输入输出容器
17.         float[][][] input = new float[1][80][3000]; // 梅尔频谱图维度
18.         String[] output = new String[1];
20.         // 执行推理
21.         interpreter.run(input, output);
22.         return output[0];
23.     }
25.     public void close() {
26.         interpreter.close();
27.     }
28. }

复制代码

3.3 主界面逻辑

java
复制

1. import android.os.Bundle;
2. import android.widget.Button;
3. import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
5. public class MainActivity extends AppCompatActivity {
6.     private WhisperInference whisperInference;
8.     @Override
9.     protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
10.         super.onCreate(savedInstanceState);
11.         setContentView(R.layout.activity_main);
13.         // 初始化模型
14.         whisperInference = new WhisperInference(this);
16.         // 录音和推理按钮
17.         Button btnProcess = findViewById(R.id.btn_process);
18.         btnProcess.setOnClickListener(v -> {
19.             // 1. 录音并保存为文件（需实现录音逻辑）
20.             String audioPath = "/path/to/audio.wav";
21.             
22.             // 2. 预处理音频
23.             TensorAudio audio = AudioPreprocessor.preprocessAudio(this, audioPath);
24.             
25.             // 3. 执行推理
26.             String text = whisperInference.transcribe(audio);
27.             
28.             // 4. 使用 TTS 播放结果
29.             // （参考之前的 TTS 代码）
30.         });
31.     }
33.     @Override
34.     protected void onDestroy() {
35.         whisperInference.close();
36.         super.onDestroy();
37.     }
38. }

复制代码

---

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
  复制
  
  1. converter.representative_dataset = calibration_dataset
  2. converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]

  复制代码

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
复制

1. // 在后台线程执行推理
2. new Thread(() -> {
3.     String text = whisperInference.transcribe(audio);
4.     runOnUiThread(() -> updateUI(text));
5. }).start();

复制代码

---

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://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/TensorFlowTTS

https://github.com/TensorSpeech/TensorFlowTTS/tree/master/examples/android

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。

继续阅读请点击广告