Whisper‑Small‑En 是 OpenAI Whisper 系列中的英语专用中型模型，拥有约 244M 参数，通过专门的 small.en 检查点优化英语语音识别性能。该模型在 680 k 小时的标注语音上训练（包括英文）、支持最长 30 秒音频输入，并具有英语任务上的稳健表现。

• 参数统计：
  • Encoder：102M 参数，模型大小约 390 MB
  • Decoder：139M 参数，模型大小约 531 MB
• 推理速度：≈2.17 次/s，吞吐量 110–141 MB，延迟约 500–700 ms（取决于设备）
• 应用场景：适用于实时字幕、语音助手、会议转写等，对中等设备性能（如手机、AI 芯片）友好

源模型工程请访问：Whisper-Small-En

Model Farm 提供预编译好的模型资源以及推理代码，支持以下两种方式获取：

• 通过 Model Farm 页面获取：在右侧性能参考板块中点击模型 & 代码获取模型资源及代码包。

• 通过命令获取（推荐）：持有阿加犀开发板的用户，可以通过开发板内置的 MMS 工具获取模型资源及代码包。

# 模型查询
mms list [model name]

# 模型资源获取
mms get -m [model name] -p [precision] -c [soc] -b [backend] -d [file path]

MMS 具体使用请参考：MMS 使用 & 提前获取预览版块模型

当用户对源模型进行过微调，需要重新进行模型转换。

用户可以自行参考以下两种方式完成模型转换：

• 使用 AIMO 完成模型转换：在右侧性能参考板块中点击模型转换参考查看模型转换步骤

• 使用高通 QNN 完成模型转换：请参考 Qualcomm QNN 文档

Model Farm 所提供的模型性能基准测试以及示例代码皆基于阿加犀AidLite SDK 实现。

对于模型文件格式为 .bin 的模型，可以使用以下两种推理引擎完成模型在高通芯片上推理：

• 使用 APLUX AidLite 推理：详情请参考 APLUX AidLite 开发者文档

• 使用 Qualcomm QNN 推理：请参考 Qualcomm QNN 文档

推理示例代码

推理示例代码是基于 AidLite SDK 实现

点击模型 & 代码下载模型文件和推理代码包，文件结构如下

/model_farm_{model_name}_aidlite
    
    |__ models # folder where model files are stored

    |__ python # aidlite python model inference example

    |__ cpp # aidlite cpp model inference example

    |__ README.md