随着 ChatGPT 和 Stable Diffusion 的大热，AI 不再作为一个玩具，走进人们的视线，AIGC 产品也如雨后春笋一般纷纷涌现。然而对大多数 C++程序员而言，却处在尴尬的位置。

诚然，AI 的核心都是 C++实现的，但对于普通 C++程序员来说，门槛太高，参与不了。然而， C++程序员想将 AI 集成进产品，却发现大多数模型都是提供的 Python 接口，示例也是 Python 代码，甚至连网上的资料，也都是 Python 相关，想集成进 C++项目，难上加难。

最近在考虑 Qt 项目中使用开源大模型。这里的大模型不是 GPT，而是最早的 AI 应用领域：语音识别。功夫不负有心人，经过一番搜索，终于找到这样一个开源项目：whisper.cpp。

Whisper.cpp 是一个基于 OpenAI 的 Whisper 模型的 C++ 移植版本，具有轻量级、高效和可扩展的优势。

Whisper 模型则是出自 OpenAI 之手，OpenAI 有多牛，就不需要我多说了吧。

自动语音识别（ASR）是指将语音转换为文本的过程。ASR系统在各种应用中都有广泛的应用，包括语音到文本转换、口语翻译、虚拟助手和语音识别。

近年来，ASR系统取得了显著的进展。这主要归功于深度学习技术的快速发展。深度学习模型可以从大量数据中学习，从而提高ASR系统的准确性。

Whisper 模型是一个基于Transformer的编码器-解码器模型。Transformer是一种强大的神经网络架构，最初用于机器翻译。Transformer模型具有以下优点：

• 它可以并行处理音频数据，从而提高训练速度。

• 它可以学习长距离的依赖关系，从而提高准确性。

Whisper的训练数据集包含680,000小时的音频和文本数据。数据集包括来自各种来源的音频，包括电影、电视节目、新闻报道和公开演讲。

Whisper 支持多种语言，这其中就包括中文，这也是我选择 Whisper 的原因之一。

whisper.cpp 虽然是个人维护的项目，但看提交记录以及项目的介绍，感觉也是一位大牛的作品。作者写了比较详细的指南和教程，还有演示视频，比较靠谱。项目地址：

https://github.com/ggerganov/whisper.cpp

项目采用了 MIT License，这是一个相当宽松的开源协议，使用在商业项目中毫无问题。

由于 whisper.cpp 采用了 cmake 构建系统，所以集成进 QT 会相当方便。支持的平台有 Mac OS、IOS、Windows、Android等，如果你想开发跨平台应用，它也是一个不错的选择。

whisper.cpp 支持各种规模的模型，从 tiny 到 large，模型大小不同，占用的内存大小不同，适用于不同的使用场景。下面是作者给出的模型大小及内容占用情况：

源码中提供了丰富的示例代码，有兴趣的朋友可以点进去看一看。

外来的和尚是否好念经，能否平替国内的讯飞，还有待测试，请关注我后续的研究。

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