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ced-gguf 是一组 GGUF 量化的CED（Consistent Ensemble Distillation）声音事件检测模型，能把婴儿啼哭、脚步声、玻璃碎裂、闹钟、狗叫等日常声音自动归类到 527 类 AudioSet 标签中。本教程带你在10 分钟内把 ced-gguf 接入 LocalAI 的cedbackend，搭建一个本地声音事件检测 REST API——全程无需 Python、无需 PyTorch，纯 C++/ggml 推理，CPU 即可跑出 100 倍实时速度。

为什么选择 ced-gguf 做音频分类？

• 🚀推理零依赖：基于 ced.cpp（C++/ggml 移植），没有 Python 环境负担，模型文件下载即用
• 📦单文件自包含：每个 GGUF 内嵌配置、527 个标签和 mel 滤波器组，一个文件跑完全流程
• 🎯量化版本齐全：f32 / f16 / q8_0 三档，最小仅 6 MB，树莓派也能跑
• ✅精度有保障：与 PyTorch 参考实现数值对齐，top-5 标签完全一致

项目详情可查阅仓库说明文档：README.md

模型文件速查表：选哪个 GGUF？

选型建议：

• 🌱 树莓派 / 低配 CPU → ced-tiny-q8_0.gguf（仅 6 MB）
• ⚖️ 日常部署、精度优先 → ced-base-f16.gguf（推荐默认）
• 🧪 极致精度实验 →ced-base-f32.gguf

第 1 步：获取 ced-gguf 模型权重

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/mudler/ced-gguf

如果你只需要一个模型，也可以直接下载对应的.gguf文件，放入 LocalAI 的模型目录即可。

第 2 步：安装带 ced backend 的 LocalAI

按 LocalAI 官方构建说明编译时启用cedbackend（例如在构建参数中加上CMAKE_ARGS=-DCED=ON），或使用已预装该 backend 的官方镜像直接启动：

docker run -p 8080:8080 -v /path/to/models:/models localai/localai:latest

启动后 LocalAI 默认监听http://localhost:8080。

第 3 步：配置模型（models.json）

在 LocalAI 的模型配置中注册一个音频分类模型，backend填ced，source指向你下载好的 GGUF 文件：

[ { "name": "ced-base-f16", "backend": "ced", "type": "audio", "parameters": { "source": "/models/ced-base-f16.gguf" } } ]

第 4 步：调用声音事件检测 REST API

拿到任意一段音频（如clip.wav），直接POST /v1/audio/classification：

curl -s http://localhost:8080/v1/audio/classification \ -F "model=ced-base-f16" \ -F "file=@clip.wav"

接口会返回概率排序的声音标签，例如：

{ "labels": [ { "name": "Baby cry, infant cry", "score": 0.87 }, { "name": "Crying, sobbing", "score": 0.12 } ] }

🎉 至此，你的本地声音事件检测 REST API 就跑起来了。

进阶：WebSocket 实时流式识别

LocalAI 还支持通过 realtime websocket API 发送实时音频流，配合 ced backend 可实现边录边识别的在线声音检测，适合做声纹告警、婴儿监护等场景。

性能参考：纯 CPU 也有 100 倍实时

以下是 ced-base 在 10 秒音频片段上的实测数据（Ryzen 9 9950X3D，4 线程）：

q8_0 量化让内存占用降到约 1/6.5，非常适合边缘设备。

常见问题 FAQ

Q：没有 GPU 可以跑吗？可以。ced.cpp 是纯 C++ 实现，CPU 单核即可实时推理，tiny版本专为嵌入式 CPU 设计。

Q：量化会影响识别结果吗？影响极小。官方对比显示 f32 / f16 / q8_0 三种量化的 top-5 标签与 PyTorch 参考实现完全一致。

Q：支持哪些音频？输入为波形音频（如clip.wav），模型内部自动转换为 log-mel 频谱再进入 CED 网络分类。

许可与项目资料

• 模型权重：Apache-2.0（源自 Xiaomi 的mispeech/ced-*检查点）
• 项目文档：README.md
• 可选模型文件：ced-tiny-q8_0.gguf · ced-mini-f16.gguf · ced-small-q8_0.gguf · ced-base-f16.gguf

把 ced-gguf 接入 LocalAI 只需要一次 clone、一个 JSON 配置和一次 curl 请求，10 分钟即可拥有属于自己的声音事件检测 REST API。