根据您提供的信息，您已经基于useful-transformers项目做了很多优化工作，使得Whisper模型能够在Rockchip RK3588平台上实现更快的实时语音识别。以下是根据您的描述整理的步骤和说明：

一、优化修改后的开源代码库 仓库地址: whisper 二、代码运行说明 1. 克隆源代码 git clone http://git.bwbot.org/publish/useful-transformers.git 2. 准备Python运行环境

在 RK3588 上使用的是 Ubuntu 22.04 Desktop，Python 版本是 3.10。为了避免破坏系统环境，使用 virtualenv 配置需要的 Python 运行环境。

sudo apt install python3-virtualenv cd useful-transformers virtualenv --system-site-packages -p /usr/bin/python3 venv source venv/bin/activate pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple pybind11 3. 编译安装 useful-transformers 包 export pybind11_DIR=/home/xiaoqiang/npu/useful-transformers/venv/lib/python3.10/site-packages/pybind11/share/cmake/pybind11 ./venv/bin/pip install ./useful-transformers -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple 4. 运行Whisper

首先，确保已经安装了必要的依赖项，包括 torch, soundfile, numpy 等。

taskset -c 4-7 ./venv/bin/python -m useful_transformers.transcribe_wav ./wav/chinese.wav tiny zh

这里的 -c 4-7 是指定了CPU核心，用于并行运行任务。这有助于提高模型推理的速度。

三、运行结果

运行上述命令后，transcribe_wav.py 脚本将读取指定的 .wav 文件，并使用指定的 Whiper 模型进行语音识别。模型大小和语言选项可以通过命令行参数指定。

例如，对于中文的 tiny 模型，可以这样运行：

taskset -c 4-7 ./venv/bin/python -m useful_transformers.transcribe_wav ./wav/chinese.wav tiny zh

对于自定义训练的模型，可以使用 torch_state_dict_to_npz.py 脚本来转换模型权重。

如果您希望进一步解释或提供运行结果示例，请告诉我。

@natsuki 在 rk3588在ros中使用ros_rknn_yolo包 中说：

ros_rknn_yolo文件夹内有没有正确创建venv子文件夹，检查venv内的python虚拟环境是否正确创建了。
同时可以手动按行执行一下rknn_yolo_node.sh这个bash文件中的指令内容，看是哪一行出了问题。

在RK3588平台上，如果多个程序同时尝试使用神经网络处理单元（NPU），可能会遇到资源竞争或调度冲突的问题，导致性能下降甚至系统卡顿。以下是一些可能的原因及解决办法：

原因1：不当的NPU资源管理 资源竞争：多个进程或线程试图同时访问NPU资源，而NPU可能不支持并行执行多个任务。 内存管理：如果内存分配或释放不当，可能导致内存碎片或泄漏，影响NPU的性能。 解决办法： 同步与排队：确保在多进程或多线程环境中，对NPU的访问是同步的，或者使用队列来管理任务，避免同时提交多个任务。 优化内存分配：确保数据分配在NPU支持的内存区域，并且在使用完后及时释放，避免内存泄漏。 原因2：数据准备错误 数组越界：像你提到的，Python中的numpy数组越界可能会导致程序崩溃或数据损坏，进而影响NPU的正常工作。 数据格式不匹配：输入数据的维度、类型或格式与模型要求不符，可能导致NPU处理时出错。 解决办法： 检查边界条件：确保在操作数组时检查边界，避免越界访问。 验证数据格式：确保输入数据与模型的输入要求一致，包括形状、类型等。 原因3：NPU驱动或库问题 驱动不兼容：使用了不兼容或过时的NPU驱动，可能导致性能问题。 库问题：RKNN或其他库可能存在bug，影响NPU的正确调度。 解决办法： 更新驱动：确保使用最新的、与硬件兼容的NPU驱动。 升级库：保持库（如RKNN Toolkit）为最新版本，以获取已知问题的修复。 原因4：硬件限制 硬件资源有限：NPU可能有并发任务数量的限制，超出这个限制可能导致性能下降。 散热问题：过度使用NPU可能导致过热，进而降低性能。 解决办法： 合理分配任务：根据硬件能力限制任务并发数。 监控温度：确保良好的散热条件，防止过热。 建议

在开发过程中，可以使用日志和调试工具来跟踪问题，如打印执行时间、检查内存占用、查看NPU活动状态等。此外，进行充分的测试和性能分析也是关键，以便找出瓶颈并优化代码。如果问题持续存在，可能需要联系芯片供应商或第三方库的开发者寻求技术支持。