在transformers.js中突破Whisper模型的30秒音频长度限制

transformers.js项目中的WebGPU-Whisper演示默认只能处理30秒以内的音频输入，这对于需要转录较长音频内容的开发者来说是一个明显的限制。本文将深入分析这一限制的成因，并提供两种有效的解决方案。

问题根源分析

Whisper模型本身设计用于处理长音频，但transformers.js的WebGPU演示实现中默认设置了30秒的长度限制。这种限制主要来自三个方面：

1. 前端参数设置：演示代码中明确将MAX_AUDIO_LENGTH常量设为30秒
2. 模型生成参数：MAX_NEW_TOKENS默认值64限制了生成文本的长度
3. 特征提取保护：当音频超过30秒时，系统会主动抛出警告

基础参数调整方案

最简单的解决方案是直接修改演示代码中的两个关键参数：

const MAX_AUDIO_LENGTH = 120;  // 从30秒提升到120秒
const MAX_NEW_TOKENS = 624;    // 从64提升到624

这种修改虽然简单，但仅能解决部分问题。当音频超过30秒时，系统仍会抛出特征提取警告，提示需要配置chunk_length_s和stride_length_s参数。

更完善的解决方案

更专业的做法是改用transformers.js提供的pipeline API，而非直接使用WhisperForConditionalGeneration。pipeline提供了更完整的参数配置接口，包括：

• chunk_length_s：设置音频分块长度
• stride_length_s：设置处理步长
• max_new_tokens：控制生成文本的最大长度

这种方案不仅能突破30秒限制，还能更好地控制长音频的处理方式，避免内存问题和性能下降。

实现建议

对于需要处理长音频的开发者，建议：

1. 优先考虑使用pipeline API而非底层模型接口
2. 根据硬件性能合理设置chunk_length_s参数
3. 适当调整stride_length_s以平衡处理速度和转录质量
4. 监控内存使用情况，避免因音频过长导致浏览器崩溃

通过以上方法，开发者可以充分利用Whisper模型的强大能力，处理任意长度的音频输入，满足各种实际应用场景的需求。