Update nexus wiki content

wiki/concepts/FasterWhisper.md

@@ -0,0 +1,50 @@
+---
+title: "FasterWhisper"
+type: concept
+tags: ["voice-ai", "whisper", "local-llm", "ctranslate2"]
+last_updated: 2026-05-02
+---
+
+# FasterWhisper
+
+## Definition
+
+Faster-Whisper 是 OpenAI Whisper 的 CTranslate2 优化实现，在精度与原版相当的情况下，速度提升 2-4 倍，内存占用减少 50%+。是生产环境中本地转录的首选实现。
+
+## Key Properties
+
+- **底层优化**：CTranslate2（自定义 CUDA/AVX kernel）替代 PyTorch 原生实现
+- **速度对比**：Whisper large-v3 在 A10G GPU 上约 2-3x 实时，Faster-Whisper 可达 8-10x 实时
+- **精度**：与原版 Whisper 几乎无差别（<0.5% WER 差异）
+- **模型规模**：tiny / base / small / medium / large-v2 / large-v3
+- **关键参数**：`beam_size=5`（精度优先）、`word_timestamps=True`（字幕精度必需）、`vad_filter=True`
+- **CPU 支持**：支持 CPU 推理（无 GPU 环境下的 viable 选项，速度较慢）
+
+## Model Size Selection Guide
+
+| 场景 | 推荐模型 | 硬件要求 |
+|------|---------|---------|
+| 实时/快速测试 | tiny / base | CPU 即可 |
+| 平衡（大多数生产场景） | small / medium | GPU（RTX 3080+） |
+| 最高精度（医疗/法律） | large-v3 | GPU（A10G / A100） |
+
+## Pipeline Role
+
+```
+音频预处理 → FasterWhisper.transcribe() → 带时间戳的转录段落
+```
+
+## Related Concepts
+- [[VoiceActivityDetection]] — 转录前的静音过滤
+- [[SpeakerDiarization]] — 转录结果与说话人标签的合并
+- [[OverlapAwareChunking]] — 长音频分块后逐块转录
+- [[EBUR128LoudnessNormalization]] — 归一化音频确保转录精度
+- [[PIIRedaction]] — 转录后的个人身份信息脱敏
+- [[StructuredTranscriptJSON]] — 转录结果的最终输出格式
+
+## Related Entities
+- [[OpenAIWhisper]] — Faster-Whisper 基于的基础模型
+- [[pyannote.audio]] — 说话人分离，与 Faster-Whisper 配套使用
+
+## Related Sources
+- [[engineering-voice-ai-integration-engineer]]