SYSTRAN/faster-whisper
打开原仓库 faster-whisper
阅读 CTranslate2 转写封装，比较量化和 VAD 的实际影响。
深入MIT学习估计 5–8 小时尚未记录
本次学习产物
扩展转写脚本，完成同音频、同条件的速度与错误对照。
开始前
Python 生成器；语音识别与计时基础。
运行环境CPU int8 可起步；权重下载需要网络；GPU 另核对 CUDA 兼容性。
STEP 01 / 04
读懂源码
在 transcribe.py 找 WhisperModel.transcribe 的返回值，再读 vad.py 的语音区间与时间映射。
从这两个入口读起
先在纸上画出输入 → 处理 → 输出，再用断点或日志验证调用顺序。记录你读到的函数名与行号，不要求通读整个仓库。
准备自己的源码副本
git clone https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper.git
cd faster-whisper
git checkout 9e472ae9de8bb374552f531f752654554b76b2d6
git switch -c study/faster-whisper在新的学习目录运行；固定提交用于对应源码导读，不承诺它是最新稳定发行版。
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