Asr
大模型ASR推理过程分析
Qwen3 在2026年初开源了ASR语音识别模型，引起Redis作者antirez的注意，他用C语言重写了推理部分的代码 [1]，依赖很少，方便理解整个过程，下方是流程图。
16kHz PCM → FBank 频谱 → Conv2D ×3 (8× downsample) → Transformer Encoder → Projector → Qwen3 Decoder → Tokens
1. Tokenizer load 1%
模型加载
2. 音频预处理(PCM变换为频谱) 1%
过程：预加重、分帧、加窗；短时FFT；Mel滤波。
分帧：每帧20或25ms，为防止割裂保持平滑性，取帧时与前后帧边界重叠， 窗口每次移动10ms，所以 100 frames/s。
短时FFT：重点， 将窗口内时域转为频域。
Mel刻度：音高与频率是对数关系，符合人耳听觉。来自心理学中的Weber-Fechner定律（也称对数定律），除了听觉音高，还适用于听觉响度、味觉、触觉等。
\[mel(f) = 2595 \space log_{10}{(1 + f/700)}\]1000以下近似线性，以上对数关系。
mel刻度
语谱图
FBank
取能量谱，经mel滤波器组滤波，将频率范围按对数方式划分为n段，人耳感觉到每段的音高差异相同，得到FBank。
\(E_k=\sum_{f}|X(f)|^2 \cdot H_k(f)\) 其中 $X(f)$是频率点的幅度，$ H_k(f) $是三角滤波器权重，k是mel bin序号，从0到n-1。
Bin 0: 20 - 45 Hz (low bass)
Bin 1: 45 - 71 Hz
Bin 2: 71 - 98 Hz
...
Bin 60: 1000 - 1100 Hz (mid, speech fundamentals)
...
Bin 127: 7200 - 8000 Hz (high, sibilants like "s", "t")
3. Encode 43%
3.1 Conv2D 22%
将FBank下采样（压缩），减少数据量。
使用卷积kernel（也称channel/filter/mask）提取特征，一种kernel负责提取一种特征。
Why Compress:
The transformer’s attention is $O(n^2)$. Processing all 1,276 mel frames directly:
mel frame: 1,276 × 1,276 = 1,628,176 attention pairs ← expensive! token: 166 × 166 = 27,556 attention pairs ← 59× cheaper!
The Conv2D stem compresses 8× (1,276 → 166) while preserving the important speech information. The 3 Conv2D layers learn what to keep and what to discard — they keep phoneme boundaries, formant transitions, and pitch changes, while discarding redundant information between adjacent frames.
Edge detector: Blur: Sharpen:
┌────┬────┬────┐ ┌─────┬─────┬─────┐ ┌────┬────┬────┐
│ -1 │ -1 │ -1 │ │ 1/9 │ 1/9 │ 1/9 │ │ 0 │ -1 │ 0 │
├────┼────┼────┤ ├─────┼─────┼─────┤ ├────┼────┼────┤
│ -1 │ 8 │ -1 │ │ 1/9 │ 1/9 │ 1/9 │ │ -1 │ 5 │ -1 │
├────┼────┼────┤ ├─────┼─────┼─────┤ ├────┼────┼────┤
│ -1 │ -1 │ -1 │ │ 1/9 │ 1/9 │ 1/9 │ │ 0 │ -1 │ 0 │
└────┴────┴────┘ └─────┴─────┴─────┘ └────┴────┴────┘
考察1s音频：
- 时间轴：100 mel frame 经3次卷积变为13，每一次卷积减半后取上整。（12.76s是12*13+10=166个token）
- 频率轴：480 kernal；128 mel bin 经3次卷积变为 16。相乘是7680。将7680压缩至896：
// qwen_asr_encoder.c /* Project: [w3, 7680] -> [w3, d_model] (no bias) */ float *projected = x + (size_t)token_offset * d_model; qwen_linear_nobias(projected, reshaped, enc->conv_out_weight, w3, conv_proj_dim, d_model); // ↑ ↑ ↑ // 13 tokens 7680 input 896 outputenc->conv_out_weightis the [7680, 896] matrix, loaded fromthinker.audio_tower.conv_out.weightin the safetensors file. These 6.8 million weights were learned during training.
考察单个token的变换如下(注意代码和论文中的向量是横向量，线性代数教科书中的向量通常是列向量) \(\alpha_{1 \times 7680} \cdot A_{7680\times 896} = \beta_{ 1 \times 896}\)
参数汇总：
- 1 window_infer = 8s
- 1 chunk/s
- 13 token/s
- 100 mel frame/s
- token 向量的维数$d_{model}$ = 896
以上是音频相关的内容，token化得到 input embedding，接下来是LLM通用的步骤，也适用于图片、视频、文本token化之后的处理。
3.2 Transformer 21%
transformer架构
Positional Encoding
transformer如何利用输入序列中token的前后位置信息？
/* Add per-chunk sinusoidal position embeddings (starting from pos 0) */
float *pe = (float *)malloc(w3 * d_model * sizeof(float));
qwen_sinusoidal_pe(pe, w3, d_model);
qwen_add_inplace(projected, pe, w3 * d_model);
void qwen_sinusoidal_pe(float *pe, int n_pos, int d_model) {
int half = d_model / 2;
float log_timescale = logf(10000.0f) / (float)(half - 1);
for (int p = 0; p < n_pos; p++) {
float *row = pe + p * d_model;
for (int d = 0; d < half; d++) {
float inv_timescale = expf(-(float)d * log_timescale);
float angle = (float)p * inv_timescale;
row[d] = sinf(angle); /* first half: sin */
row[half + d] = cosf(angle); /* second half: cos */
}
}
}
考察1s音频：
\[PE_{(p, d)} = sin(p*0.0001^{d/(d_{model}/2-1)}) \approx sin(p * 0.9796^d)\] \[PE_{(p, d_{model}/2+d)} = cos(p*0.0001^{d/(d_{model}/2-1)}) \approx cos(p * 0.9796^d)\]前一半维度用sin，后一半用cos，使两个向量两两不同。为什么不能只用sin？ 注：Attention论文中是偶数维用sin，奇数维用cos，类似于PCM的两种排列方式 interleaved 和 planar。
函数图像：
最后将PE向量与token向量相加，得到最终的embedding。
Attention
LayerNorm 数据处理技巧，将一个token向量标准化为均值0、方差1，避免数值间相差太大。
注：规范名称应是 Standardization（标准化） 或者 z-score ，不是 Normalization (归一化，有 L1, L2, min-max 等) [2]
token预处理成Query/Key/Value向量
为降低理解门槛，考察单个token向量 x ，通过三个训练时得到的weight矩阵 $W_q$, $W_k$, $W_v$和三个bias向量（有的模型没有），分别得到 q, k, v 三个向量。
\[q = x \cdot W_q + b_q \\ k = x \cdot W_k + b_k\\ v = x \cdot W_v + b_v\]- $W_q$: 训练过程中，$W_q$ 会学习到输入中适合作为 “查询” 的特征： 比如x是代词 “它”，$W_q$ 会让 q 聚焦于 “查询前文指代的名词”； 比如x是动词，q 会聚焦于 “查询主语 / 宾语”。
- $W_k$: 给 token 打 “可被检索的标签”，表示“我包含什么”，提供给q查询。
- $W_v$: 掏出 token 的 “干货内容”，q、k匹配成功后，真正传给其他 token 的就是它。
以句子 “猫在睡觉，它很可爱” 为例： x=“它”，$W_q$ → q：我要查【前文被指代的名词】 x=“猫“，$W_k$ → k：我是【可被指代的实体名词】→ 匹配成功，高分(后面将介绍计算方法)，v：携带【猫的所有实际语义：动物、在睡觉】
Without these projections, attention would just compare raw embeddings directly. The learned projections allow the model to learn what aspects of the input to compare (keys vs. queries) and what information to pass forward (values).
双向注意力 所有token预处理后写成矩阵形式 Q, K, V.
\[Attention(Q, K, V) = softmax( \frac{ Q K^T } {\sqrt{d}}) V\]$QK^T$的含义是两两token（包括自己和自己）的q向量与k向量求内积$\langle q, k \rangle=qk^T$，表示相似度。比如有3个token:
\[QK^T =\begin{pmatrix} q_1 \\ q_2 \\ q_3 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} k_1 \\ k_2 \\ k_3 \end{pmatrix}^T =\begin{pmatrix} q_1 \\ q_2 \\ q_3 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} k_1^T & k_2^T &k_3^T \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} \langle q_1, k_1 \rangle & \langle q_1, k_2 \rangle & \langle q_1, k_3 \rangle \\ \langle q_2, k_1 \rangle & \langle q_2, k_2 \rangle & \langle q_2, k_3 \rangle \\ \langle q_3, k_1 \rangle & \langle q_3, k_2 \rangle & \langle q_3, k_3 \rangle \end{pmatrix}\]除以$\sqrt{d}$ 和 softmax 可认为是一种数据处理技巧，避免数值间相差太大。由前面的LayerNorm得知$\langle q, k \rangle$标准差是$\sqrt{d}$，除以它使标准化；softmax对矩阵的每一行单独处理，处理后得到权重，用这些权重对Value加权求和。
\[\begin{pmatrix} w_{11} & w_{12} & w_{13} \\ w_{21} & w_{22} & w_{23} \\ w_{31} & w_{32} & w_{33} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} v_1 \\ v_2 \\ v_3 \end{pmatrix} =\begin{pmatrix} \sum_{k=1}^{3} w_{1k}v_k \\ \sum_{k=1}^{3} w_{2k}v_k \\ \sum_{k=1}^{3} w_{3k}v_k \end{pmatrix}\]output proj
Feed-Forward Network (FFN)
Processing Gathered Information
After attention gathers context, FFN processes it through a wider hidden layer:
x [166, 896] → fc1 [896, 3584] → GELU → fc2 [3584, 896] → x [166, 896]
↑ expand 4× ↑ compress back
896 → 3584: “expand and look at the data from 3584 different angles” GELU: “keep useful signals, suppress noise” 3584 → 896: “compress back to original size with new understanding”
How 18 Layers Build Understanding
Each layer adds more abstraction:
- Layer 1-3: Low-level: detect phonemes, formants, pitch changes
- Layer 4-8: Mid-level: recognize syllables, word boundaries
- Layer 9-14: High-level: understand words, short phrases
- Layer 15-18: Contextual: resolve ambiguity using surrounding context
Example for “今天天气不错” (nice weather today):
After layer 3: tokens know: [jin] [tian] [tian] [qi] [bu] [cuo] After layer 10: tokens know: [jintian] [tianqi] [bucuo] After layer 18: tokens know: [今天] [天气] [不错] with full context
3.3 projection
4. Prefill 42%
5. Decode 13%
6. Overhead
后记
看了antirez的其他仓库，还有AI生成图片的项目。
[1] qwen-asr C语言版 https://github.com/antirez/qwen-asr [2] Normalization v.s. Standardization https://stats.stackexchange.com/a/10298
