iOS开发Whisper：Swift适配版本与模型资源下载指南

1. Swift适配库推荐

推荐使用开源库whisper.swift（GitHub：whisper.swift），专为iOS优化：

• 完整Swift实现，支持CoreML加速
• 兼容iOS 13+系统
• 提供简洁API接口

集成方式（Swift Package Manager）：

dependencies: [
    .package(url: "https://github.com/argmaxinc/whisper.swift.git", .upToNextMajor(from: "0.1.0"))
]

2. 模型资源下载

官方模型下载地址（Hugging Face）：

https://huggingface.co/argmaxinc/whisper.swift-coreml

推荐模型规格：

下载步骤：

1. 访问Hugging Face仓库
2. 选择Models标签页
3. 下载.mlmodelc格式的压缩包
4. 解压后拖入Xcode工程资源目录

3. 基础使用示例

import Whisper

// 初始化模型
let model = try Whisper(model: .tiny)

// 加载音频文件
let audioURL = Bundle.main.url(forResource: "sample", withExtension: "wav")!
let audio = try Audio.load(from: audioURL)

// 执行语音识别
let transcription = try model.transcribe(audio: audio)

// 输出结果
print(transcription.text)  // 打印识别文本

4. 音频预处理要求

确保音频符合输入规范： $$ f_s = 16000\text{Hz}, \quad \text{位深} = 16\text{bit}, \quad \text{单声道} $$ 可使用AVFoundation转换：

func convertToPCM(inputURL: URL, outputURL: URL) {
    let asset = AVAsset(url: inputURL)
    let exportSession = AVAssetExportSession(asset: asset, presetName: AVAssetExportPresetPassthrough)!
    exportSession.outputFileType = .wav
    exportSession.outputURL = outputURL
    exportSession.exportAsynchronously { ... }
}

5. 性能优化建议

1. 量化压缩：使用coremltools将FP32模型转为FP16格式

   import coremltools as ct
   model = ct.models.MLModel("original.mlmodel")
   model.quantize_weights(ct.precision.FLOAT16).save("compressed.mlmodel")
   

2. 流式处理：分块处理长音频避免内存溢出
3. 后台队列：将识别任务放入后台线程

   DispatchQueue.global(qos: .userInitiated).async {
       let result = try? model.transcribe(audio: audio)
   }
   

6. 常见问题解决

• 模型加载失败：检查.mlmodelc文件是否完整包含在Bundle中
• 音频格式错误：使用Audacity或FFmpeg预处理音频
• 内存溢出：切换至tiny模型或增加MTLHeap大小

注意：首次运行需设备联网完成模型验证，后续可离线使用。建议在真机测试（模拟器无神经引擎加速）。