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language: zh
tags:
  - whisper
  - coreml
  - apple-neural-engine
  - speech-recognition
  - macos
license: mit
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# Scribby CoreML Encoders

為 [逐字搞定（Scribby）](https://github.com/souminei/scribby) 預先編譯的 whisper.cpp CoreML encoder 模型，讓 macOS 裝置可以透過 **Apple Neural Engine (ANE)** 加速語音辨識。

## 檔案說明

| 檔案 | 對應模型 | 大小 | 說明 |
|------|---------|------|------|
| `ggml-large-v3-encoder.mlmodelc.zip` | whisper large-v3 | ~1.1 GB | 最高精度 |
| `ggml-large-v3-turbo-encoder.mlmodelc.zip` | whisper large-v3-turbo | ~1.1 GB | 快速、高精度 |

## 使用方式

這些檔案由 Scribby app 在首次啟動時自動下載，無需手動操作。

如需手動使用：

```bash
# 下載
wget https://huggingface.co/souminei/scribby-coreml-encoders/resolve/main/ggml-large-v3-encoder.mlmodelc.zip

# 解壓到 whisper.cpp models 目錄
unzip ggml-large-v3-encoder.mlmodelc.zip -d /path/to/whisper.cpp/models/
```

## 產生方式

1. 使用 `openai-whisper` Python 模型轉換為 CoreML `.mlpackage`
2. 使用 `coremltools.utils.compile_model()` 編譯為 `.mlmodelc`

轉換時使用 128 mel bins（`n_mels=128`）和輸入形狀 `(1, 128, 3000)`，對應 whisper large-v3 系列的規格。

## 相容性

- macOS 13+ (Ventura 或更新)
- Apple Silicon (M1/M2/M3/M4)
- 搭配 [whisper.cpp](https://github.com/ggerganov/whisper.cpp) 使用（需開啟 `WHISPER_USE_COREML`）

## 授權

MIT License