一、引言：语音识别的技术演进与本地化需求

语音识别技术自20世纪50年代萌芽以来，经历了从规则驱动到深度学习的范式转变。近年来，基于Transformer架构的端到端模型（如Whisper）显著提升了多语言、多场景下的识别精度。然而，传统云端API方案存在隐私泄露风险、网络依赖性强、服务成本高等问题，尤其在医疗、金融等敏感领域，离线语音识别成为刚需。

OpenAI于2022年开源的Whisper模型，通过大规模多语言数据训练，实现了对噪声、口音、专业术语的高鲁棒性。其核心优势在于：

1. 离线运行能力：模型可完全部署在本地设备，无需依赖网络；
2. 多语言支持：覆盖99种语言，支持语音到文本、语音翻译等任务；
3. 开源生态：提供预训练模型及微调接口，降低定制化门槛。

对于.Net开发者而言，集成Whisper可快速构建跨平台（Windows/Linux/macOS）的语音应用，满足实时会议记录、智能客服、无障碍辅助等场景需求。

二、技术准备：环境搭建与依赖管理

1. 硬件与软件要求

• 硬件：推荐NVIDIA GPU（CUDA支持）或高性能CPU（如Intel i7+），内存≥16GB；
• 操作系统：Windows 10+/Linux（Ubuntu 20.04+）/macOS 11+；
• .Net版本：.Net 6/7/8（支持跨平台编译）。

2. 依赖库安装

通过NuGet安装核心包：

dotnet add package ONNXRuntime --version 1.16.0
dotnet add package NAudio --version 2.1.0

• ONNXRuntime：用于加载和运行Whisper的ONNX格式模型；
• NAudio：处理音频文件的读取与预处理。

3. 模型下载与转换

Whisper提供五种规模模型（tiny/base/small/medium/large），开发者可根据设备性能选择：

# 使用Python下载模型（需提前安装git-lfs）
git lfs install
git clone https://huggingface.co/openai/whisper-small.en

将模型转换为ONNX格式（可选优化）：

from transformers import WhisperForConditionalGeneration, WhisperProcessor
import torch
model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("openai/whisper-small.en")
dummy_input = torch.randn(1, 3000, 80)  # 假设输入特征维度
torch.onnx.export(model, dummy_input, "whisper-small.en.onnx", 
                  input_names=["input_features"], 
                  output_names=["logits"],
                  dynamic_axes={"input_features": {0: "batch_size"}, 
                                "logits": {0: "batch_size"}})

三、核心实现：.Net中的Whisper集成

1. 音频预处理

使用NAudio将音频转换为16kHz单声道PCM格式：

using NAudio.Wave;
public byte[] ConvertToPcm16kHz(string inputPath)
{
    using (var reader = new AudioFileReader(inputPath))
    {
        var resampler = new WdlResamplingSampleProvider(reader, 16000);
        var waveFile = WaveFileWriter.CreateWaveFile("temp.wav", resampler);
        return File.ReadAllBytes("temp.wav");
    }
}

2. 特征提取

Whisper使用梅尔频谱图作为输入，需通过Librosa（Python）或C#实现类似逻辑：

// 简化版特征提取（实际需实现STFT和梅尔滤波）
public float[,] ExtractMelFeatures(byte[] audioData, int sampleRate = 16000)
{
    // 1. 归一化到[-1, 1]
    var floatData = new float[audioData.Length / 2];
    Buffer.BlockCopy(audioData, 0, floatData, 0, audioData.Length);
    // 2. 分帧加窗（需实现汉明窗）
    // 3. 短时傅里叶变换
    // 4. 梅尔滤波器组应用
    // 返回形状为(n_mels, time_steps)的二维数组
    throw new NotImplementedException();
}

3. 模型推理

使用ONNXRuntime加载模型并执行推理：

using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
public string TranscribeAudio(float[,] melFeatures)
{
    var sessionOptions = new SessionOptions();
    if (RuntimeInformation.OSArchitecture == Architecture.X64)
    {
        sessionOptions.OptimizeModel = true;
    }
    using (var session = new InferenceSession("whisper-small.en.onnx", sessionOptions))
    {
        // 准备输入张量（需转置为(time_steps, n_mels)）
        var inputTensor = new DenseTensor<float>(melFeatures.Length * melFeatures.GetLength(1), 
                                                 new[] { melFeatures.GetLength(1), melFeatures.GetLength(0) });
        Buffer.BlockCopy(melFeatures, 0, inputTensor.Buffer, 0, inputTensor.Buffer.Length);
        var inputs = new List<NamedOnnxValue>
        {
            NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input_features", inputTensor)
        };
        // 执行推理
        using (var results = session.Run(inputs))
        {
            var logits = results.First().AsTensor<float>();
            // 解码逻辑（需实现CTC解码或使用贪心搜索）
            return DecodeLogits(logits);
        }
    }
}

四、性能优化与部署策略

1. 量化加速

将FP32模型转换为INT8，减少内存占用并提升推理速度：

from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic
quantize_dynamic("whisper-small.en.onnx", 
                 "whisper-small.en.quant.onnx",
                 weight_type=QuantType.QUINT8)

2. 异步处理

通过Task.Run实现非阻塞调用：

public async Task<string> TranscribeAsync(string audioPath)
{
    var audioData = ConvertToPcm16kHz(audioPath);
    var features = ExtractMelFeatures(audioData);
    return await Task.Run(() => TranscribeAudio(features));
}

3. 容器化部署

使用Docker封装应用，确保环境一致性：

FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:7.0
WORKDIR /app
COPY bin/Release/net7.0/publish/ .
ENTRYPOINT ["dotnet", "WhisperDemo.dll"]

五、应用场景与扩展方向

1. 实时字幕系统：结合WebSocket实现会议实时转录；
2. 医疗文档生成：自动记录医生口述病历，减少手动输入；
3. 无障碍辅助：为听障用户提供视频字幕生成服务。

未来可探索：

• 模型微调：针对特定领域（如法律、医疗）优化词汇表；
• 多模态集成：结合ASR与NLP实现意图识别；
• 边缘设备部署：通过TensorRT优化在Jetson等设备上的运行。

六、结语：离线语音识别的未来展望

Whisper的开源为.Net开发者提供了高性能、低延迟的语音处理能力。随着硬件算力的提升和模型压缩技术的发展，离线语音识别将在更多场景中替代云端方案，尤其适用于对隐私、成本敏感的行业。建议开发者持续关注ONNX Runtime的更新，并参与Whisper社区的微调实践，以构建更具竞争力的产品。