如何在transformers.js结合Whisper实现字符/单词级时间戳粒度？

要实现细粒度的字符/单词级时间戳，核心要解决两个关键问题：模型支持性和参数配置，具体如下：

1. 必须使用带对齐头的Whisper模型 #

你当前使用的默认Whisper模型（比如base、small版本）没有训练对齐头，所以即便设置了return_timestamps: "char"，也只能生成大段落级的chunk——因为模型没有输出字符/单词与音频帧的对齐数据，无法拆分到细粒度。

你可以直接使用transformers.js生态中预导出的带对齐头模型，比如Xenova/whisper-base.en-aligned（英文支持）这类，或者用Python的transformers库自行导出带对齐头的ONNX模型（导出时需确保包含对齐头的输出）。

2. 完善生成参数配置 #

除了设置return_timestamps: "char"，还需要在生成配置里启用对齐输出，否则模型不会返回用于细粒度拆分的对齐数据。修改你的script.js代码，补充如下配置：

data.generation.return_timestamps = "char";
data.generation.output_alignment = true; // 关键：启用对齐输出开关

3. 验证输出效果 #

使用正确的模型和参数后，返回的结果会包含字符/单词级的细粒度chunks，同时还会附带alignment字段，里面是每个token对应的时间戳映射，你可以根据需求进一步处理。

不需要更新或重建transformers.js本身，仅需替换模型、调整参数即可实现需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yoz