WhisperKit项目实现自定义词汇提示功能的技术解析

在语音识别领域，提高专有名词和特定词汇的识别准确率一直是个重要课题。近期WhisperKit项目团队正在开发一项关键功能——支持自定义文本提示（prompt），这将使模型能够更好地识别用户提供的专业术语、人名等特定词汇。

当前WhisperKit的核心解码器采用Core ML框架实现，其工作机制需要逐个令牌（token）进行前向传播处理。这种设计虽然稳定可靠，但在处理长提示文本时会面临性能挑战。项目团队已经实现了一个预填充缓存机制（usePrefillCache选项）来优化常见任务和语言组合的处理效率。

技术实现层面存在两个主要方向：一是通过DecodingOptions直接设置预填充提示令牌，虽然需要为每个令牌执行单独的前向传播，但能立即支持任意提示文本；二是等待集成MLX后端，这将支持在单次前向传递中生成完整的提示缓存，从根本上解决性能瓶颈。

这项功能的实现将使WhisperKit达到与OpenAI API完全对等的功能水平。对于开发者而言，这意味着可以：

1. 通过提供专业术语列表显著提升特定领域（如医疗、法律）的识别准确率
2. 确保人名、地名等重要专有名词的正确拼写
3. 根据应用场景定制化语音识别体验

项目团队预计将在1.0版本发布前完成该功能的完整实现，届时WhisperKit将成为一个功能完备的语音识别解决方案。当前的技术路线既考虑了短期可用的解决方案，也规划了长期的性能优化路径，展现了团队对技术深度和用户体验的双重关注。