Transformers.js实现浏览器内WebGPU加速的实时语音识别
内容提要
Transformers.js是一个在浏览器中运行的Web机器学习库，支持多种任务，包括语音识别、自然语言处理、计算机视觉、音频和多模态。它使用ONNX Runtime在浏览器中运行模型，并支持将PyTorch、TensorFlow或JAX模型转换为ONNX。演示示例中的Whisper tiny模型可以在CPU上以实时速度运行。
延伸解读
浏览器内机器学习的实现方式
Transformers.js 通过 ONNX Runtime 在浏览器中直接运行模型，无需服务器支持。它支持将 PyTorch、TensorFlow 或 JAX 模型转换为 ONNX 格式，并提供了与 Hugging Face transformers Python 库相似的 API，使得开发者可以轻松迁移和运行相同的预训练模型。
实时语音识别的性能表现
演示中的 Whisper tiny 模型可以在 CPU 上以实时速度运行，而 whisper-base 模型支持 100 种语言的多语言转录。在 4090 GPU 上，生成速度达到 50tok/s，GPU 占用率仅约 10%，表明模型在浏览器中运行效率较高，且未完全利用硬件资源。
多任务支持与易集成性
Transformers.js 支持自然语言处理、计算机视觉、音频和多模态等多种任务，包括文本分类、物体检测、自动语音识别等。该演示以 WebComponent 形式提供，网络上的任何人都可以轻松将其嵌入自己的网站，降低了实时语音识别功能的集成门槛。
Q&A
Transformers.js是什么？
Transformers.js是一个在浏览器中运行的Web机器学习库，支持多种任务。
Transformers.js支持哪些机器学习任务？
它支持自然语言处理、计算机视觉、音频和多模态等多种任务。
如何将PyTorch模型转换为ONNX格式？
可以使用Optimum轻松将预训练的PyTorch、TensorFlow或JAX模型转换为ONNX。
Whisper tiny模型的性能如何？
Whisper tiny模型可以在CPU上以实时速度运行。
Transformers.js与Hugging Face的transformers库有什么相似之处？
Transformers.js的设计功能与Hugging Face的transformers python库相同，API非常相似。
Whisper-base模型支持多少种语言的转录？
Whisper-base模型支持100种不同语言的多语言转录。
