]> git.djapps.eu Git - pkg/ggml/sources/whisper.cpp/commit
mtmd: add Gemma 4 audio conformer encoder support (llama/21421)
authorStephen Cox <redacted>
Sun, 12 Apr 2026 12:15:26 +0000 (00:15 +1200)
committerGeorgi Gerganov <redacted>
Thu, 30 Apr 2026 08:29:06 +0000 (11:29 +0300)
commitb9072073128ebd7bdb98c6d328dce6e38f983109
treeae70d75c5d5f269764132400abb197aa03d314b0
parentc0b46c2f8f3eac135f6f8d32dc3863e0c8898e8b
mtmd: add Gemma 4 audio conformer encoder support (llama/21421)

* mtmd: add Gemma 4 audio conformer encoder support

Add audio processing for Gemma 4 E2B/E4B via a USM-style Conformer.

Architecture:
- 12-layer Conformer: FFN → Self-Attention → Causal Conv1D → FFN → Norm
- Subsampling Conv Projection: 2x Conv2D(stride=2) with LayerNorm
- Full self-attention with sinusoidal RPE and sliding window mask (24)
- Logit softcapping at 50.0, ClippableLinear clamping
- Output: 1024 → 1536 → RMSNorm → multimodal embedder

Mel preprocessing (dedicated mtmd_audio_preprocessor_gemma4a):
- HTK mel scale, 128 bins, magnitude STFT, mel_floor=1e-3
- Standard periodic Hann window (320 samples), zero-padded to FFT size
- Semicausal left-padding (frame_length/2 samples)
- Frame count matched to PyTorch (unfold formula)
- No pre-emphasis, no Whisper-style normalization
- Mel cosine similarity vs PyTorch: 0.9998

Key fixes:
- Tensor loading dedup: prevent get_tensor() from creating duplicate
  entries in ctx_data. Fixed with std::set guard.
- ClippableLinear clamp_info loading moved after per-layer tensors.
- Sliding window mask (24 positions) matching PyTorch context_size.
- Skip Whisper normalization for Gemma4 mel output.

Tested on E2B and E4B with CPU and Vulkan backends.
Transcribes: "Glad to see things are going well and business is starting
to pick up" (matching ground truth).

Ref: #21325
ggml/src/ggml-cuda/ssm-conv.cu