Whisper.cpp模型内存驻留时的转录重复问题分析与解决方案

在语音识别领域，基于Transformer架构的模型如Whisper.cpp在连续处理多段音频时可能会遇到状态残留问题。本文深入分析这一技术现象，并探讨其解决方案。

问题现象描述 当Whisper.cpp模型保持内存驻留状态时，后续的转录结果会出现两种异常情况：

1. 内容重复：模型会重复输出前次转录的部分内容
2. 幻觉生成：即使输入完全不同的新音频，仍会产生与之前相似的错误转录

技术原理分析 该问题源于Transformer架构中的键值缓存(KV Cache)机制。在连续推理过程中，模型会维护一个缓存空间来存储历史注意力信息。正常情况下，这个缓存应该在每次新推理前被清空，但实际实现中存在两个关键缺陷：

1. 缓存清除不彻底：虽然逻辑上清除了缓存索引，但底层内存缓冲区的内容未被重置
2. 注意力掩码失效：理论上KQ掩码应该屏蔽无效历史数据，但实际运行中可能未能完全发挥作用

解决方案实现 核心修复方案是对KV Cache执行双重清理：

1. 逻辑清理：重置缓存索引和序列ID
2. 物理清理：调用底层接口清空内存缓冲区内容

具体实现上，通过在whisper_kv_cache_clear函数中添加ggml_backend_buffer_clear调用，确保缓存数据被物理清除。这种双重清理机制更彻底地消除了状态残留的可能性。

模型版本差异 值得注意的是，这个问题在不同版本的Whisper模型中表现程度不同：

• 基础版本：修复后问题基本解决
• v3-turbo版本：仍可能存在轻微重复现象，这与模型架构调整有关

最佳实践建议 对于开发者而言，建议：

1. 定期检查模型状态重置逻辑
2. 对不同版本模型进行针对性测试
3. 在连续推理场景中加入状态监控机制

该问题的解决不仅提升了Whisper.cpp的转录准确性，也为理解Transformer模型在连续推理中的行为提供了宝贵经验。未来可进一步研究更高效的缓存管理机制，以平衡性能和准确性。