模型小了，幻觉还减轻了。
前段时间，「霉霉大秀中文」的视频在各个社交媒体走红，随后又出现了「郭德纲大秀英语」等类似视频。这些视频很多都出自一个名叫「HeyGen」的 AI 应用之手。
不过，从 HeyGen 现在的火爆程度来看，想用它制作类似视频可能要排很久。好在，这并不是唯一的制作方法。懂技术的小伙伴也可以寻找其他替代方案，比如语音转文字模型 Whisper、文字翻译 GPT、声音克隆 + 生成音频 so-vits-svc、生成符合音频的嘴型视频 GeneFace++dengdeng。
其中，这个语音转文字的 Whisper 模型非常好用。Whisper 是 OpenAI 研发并开源的一个自动语音识别 （ASR，Automatic Speech Recognition）模型，他们通过从网络上收集了 68 万小时的多语言（98 种语言）和多任务（multitask）监督数据对 Whisper 进行了训练。OpenAI 认为使用这样一个庞大而多样的数据集，可以提高模型对口音、背景噪音 和技术术语的识别能力。除了可以用于语音识别 ，Whisper 还能实现多种语言的转录，以及将这些语言翻译成英语。目前，Whisper 已经有了很多变体，也成为很多 AI 应用构建时的必要组件。
最近，来自 HuggingFace 的团队提出了一种新变体 ------ Distil-Whisper。这个变体是 Whisper 模型的蒸馏版，特点是模型小、速度快，而且准确度还很高，非常适合在要求低延迟或资源有限的环境中运行。不过，与能够处理多种语言的原始 Whisper 模型不同，Distil-Whisper 只能处理英文。
具体来说，Distil-Whisper 有两个版本，参数 量分别为 756M（distil-large-v2）和 394M（distil-medium.en）。
与 OpenAI 的 Whisper-large-v2 相比，756M 版本的 distil-large-v2 参数量减少了一半还多，但实现了 6 倍的加速，而且在准确程度上非常接近 Whisper-large-v2，在短音频的 Word Error Rate（WER）这个指标上相差在 1% 以内，甚至在长音频上优于 Whisper-large-v2。这是因为通过仔细的数据选择和过滤，Whisper 的稳健性得以保持，幻觉得以减少。
网页版Whisper与Distil-Whisper速度的直观对比。图源：twitter.com/xenovacom/s...
所以，虽然刚刚发布两三天，Distil-Whisper 的 star 量已经破千。
此外，有项测试结果表明，在处理 150 分钟的音频时，Distil-Whisper 的速度可以达到 Faster-Whisper 的 2.5 倍。
测试链接：github.com/Vaibhavs10/...
那么，这么好的结果是怎么实现的呢？作者在论文中表示，他们利用伪标签技术构建了一个大规模开源数据集，然后利用这个数据集将 Whisper 模型蒸馏成了 Distil-Whisper。利用简单的 WER 启发式，他们只选择质量最高的伪标签进行训练。
下图 1 展示了 Distil-Whisper 的架构。研究者通过从教师模型中复制整个编码器来初始化学生模型，并在训练过程中冻结它。他们通过复制第一个和最后一个解码器层，从 OpenAI 的 Whisper-medium.en 和 Whisper-large-v2 模型中蒸馏出 2 层解码器检查点，分别取名为 distil-medium.en 和 distil-large-v2。
蒸馏得到的模型的维度细节如表 3 所示。
在数据方面，模型在 9 个不同的开源数据集（见表 2）上训练了 22,000 小时。伪标签由 Whisper 生成。重要的是，他们使用了 WER 过滤器，只有 WER 得分超过 10% 的标签才会被保留。作者表示，这是保持性能的关键！
下表 5 展示了 Distil-Whisper 的主要性能结果。
作者表示，冻结编码器的操作使得 Distil-Whisper 在对抗噪声时非常稳健。如下图所示，Distil-Whisper 遵循与 Whisper 相似的鲁棒性曲线，在噪声条件下优于 Wav2vec2 等其他模型。
此外，在处理比较长的音频文件时，与 Whisper 相比，Distil-Whisper 还有效减少了幻觉，作者认为这主要归功于 WER 过滤。
通过共享相同的编码器，Distil-Whisper 可以与 Whisper 配对进行推测解码（Speculative Decoding）。这样，在参数 仅增加 8% 的情况下，速度提高了 2 倍，同时输出结果与 Whisper 完全相同。
更多细节请参见原文。