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Whisper Large 模型结构解析

Whisper 模型是一种端到端的自动语音识别（ASR）系统，基于 Transformer 的编码器—解码器架构。其主要组成部分包括：

输入预处理

原始音频首先经过预处理，转换为 log‑Mel 谱图。这里通常使用固定参数的卷积层（例如 2 层卷积）进行特征提取和降采样，生成适合 Transformer 输入的特征矩阵。

编码器（Encoder）

编码器部分由多个 Transformer encoder 层堆叠构成，每一层包含：
1. 自注意力机制（Self-Attention）：捕捉音频序列中的全局依赖关系。
2. 前馈神经网络（FFN）：进行非线性变换。
3. 残差连接与层归一化：确保训练稳定性。

处理过程

编码器将 log‑Mel 特征映射到隐藏状态空间，形成全局音频表示。该过程通常首先将音频分割成30秒的片段&