RapidSpeech.cpp （https://github.com/RapidAI/RapidSpeech.cpp）

RapidSpeech.cpp 是一个基于 ggml 构建的高性能、边缘原生（Edge-native）语音智能框架。它旨在为 ASR（语音识别）和 TTS（语音合成）大模型提供纯 C++、零依赖的端侧推理解决方案。

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🌟 核心差异化优势

在当前的开源生态中，我们已经拥有了像 vLLM-omni 这样优秀的云端推理框架和 sherpa-onnx 这样成熟的端侧工具。然而，RapidSpeech.cpp 在以下维度实现了代际突破：

1. 与 vLLM 的区别：边缘侧 vs 云端吞吐

• 部署环境： vLLM 专为数据中心设计，依赖 Python 环境和 CUDA 强绑定，旨在通过 PageAttention 压榨 GPU 并发吞吐。
• RapidSpeech.cpp 专注于边缘计算。主打低延迟和轻量化，可以在嵌入式设备、手机、普通笔记本甚至没有任何 GPU 的 NPU 平台上运行，无需 Python 运行时。

2. 与 sherpa-onnx 的区别：更深度的底层控制

维度	sherpa-onnx (ONNX Runtime)	RapidSpeech.cpp (GGML)
内存管理	依赖 ORT 内部分配，内存开销相对黑盒。	零运行时内存分配。在图构建阶段锁定内存，彻底杜绝端侧 OOM。
量化支持	主要支持 INT8，对极低比特（INT4/INT5）支持受限。	极致量化生态。支持 K-Quants 系列（Q4_K, Q5_K, Q6_K 等），在保持精度的前提下大幅降低带宽压力。
GPU 性能	依靠 ONNX EP 映射，存在算子转换开销。	原生 GPU 优化。直接调用 ggml-cuda 或 ggml-metal，推理效率显著优于通用型的 onnxruntime-gpu。
部署形态	依赖动态库，常需外挂配置文件（.yaml/.txt）。	单二进制文件。GGUF 格式封装所有配置与权重，部署即运行。

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🏗️ 架构设计

RapidSpeech.cpp 并非单纯的推理工具，它是一套完整的语音业务框架：

• 核心引擎 (Core Engine): 基于 ggml 的计算后端，支持从 INT4 到 FP32 的混合精度推理。
• 架构层 (Architecture Layer): 插件式的模型构建器，计划支持Funasr-nano, cosyvoice、 qwen3-tts 等。
• 业务逻辑 (Business Logic): 内置环形缓冲区、VAD（端点检测）、文本前端（音素化）以及多会话管理。

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🚀 核心特性

• 极致量化： 原生支持 4-bit、5-bit、6-bit 等多种量化方案，适配不同内存带宽的硬件。
• 零依赖： 纯 C/C++ 实现，编译后仅为一个轻量级二进制文件。
• GPU 加速： 针对语音大模型特征，定制化优化了 CUDA 和 Metal 后端。
• 统一格式： ASR 与 TTS 模型均采用统一扩展的 GGUF 格式。

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🛠️ 快速开始（开发中）

Bash

git clone https://github.com/RapidAI/RapidSpeech.cpp
cd RapidSpeech.cpp

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