faster-whisper 是基于 OpenAI Whisper 的优化版本，通过算法改进和硬件适配实现了 4倍速提升 和 98%准确率 的突破性表现。以下是其核心优化技术：

一、算法优化

1. CTranslate2 推理引擎

   • 使用 C++ 实现的轻量级推理框架，替代原始 PyTorch 实现
   • 算子融合技术减少内存访问：$$ \text{计算量} \propto \frac{1}{\text{内存带宽}} $$
   • 支持动态批处理，自动调整输入序列长度

2. 量化压缩技术

   • 采用 INT8 量化：$ \text{模型大小} \rightarrow \frac{1}{4} \text{原始大小} $
   • 混合精度计算：关键层保留 FP16，其余使用 INT8
   • 量化公式：$$ Q(x) = \text{round}\left( \frac{x}{s} + z \right) $$ 其中 $s$ 为缩放因子，$z$ 为零点

3. 解码策略优化

   • 改进的 Beam Search 算法
   • 时间步并行解码：$ T_{\text{解码}} \propto \frac{1}{N_{\text{线程}}} $
   • 基于前缀树的词表搜索加速

二、硬件适配

三、性能验证

在 LibriSpeech 测试集上：

• 速度指标：
  $ \text{实时因子} = 0.08 $（原始 Whisper：0.32）
• 准确率指标：
  $$ \text{WER} = 2.1% \quad (98.3% \text{单词准确率}) $$

四、使用示例

from faster_whisper import WhisperModel

# 初始化量化模型 (INT8)
model = WhisperModel("large-v2", device="cuda", compute_type="int8")

# 4倍速转录
segments, _ = model.transcribe("audio.mp3", beam_size=5)
for seg in segments:
    print(f"[{seg.start:.2f}s → {seg.end:.2f}s] {seg.text}")

关键突破：通过计算图优化减少 70% 的冗余操作，内存访问效率提升 3.2×，在保持 $ \text{Cross-Entropy Loss} \leq 0.15 $ 的前提下实现端到端加速。