Um die lokale Transkriptionsgeschwindigkeit von OpenWispr zu optimieren, können folgende Schritte unternommen werden: Wählen Sie zunächst in der Systemsteuerung ein leichteres Whisper-Modell (z. B. tiny oder base), das klein (tiny ist nur 39 MB groß) und schnell zu verarbeiten ist und sich für Szenarien eignet, die keine hohe Genauigkeit erfordern. Wenn die Leistung des Geräts es zulässt (8 GB oder mehr RAM werden empfohlen), sollten Sie schrittweise auf kleine oder mittlere Modelle aufrüsten, um Geschwindigkeit und Qualität in Einklang zu bringen. Vergewissern Sie sich zweitens, dass die Hardware-Beschleunigung aktiviert ist: Das Programm erkennt automatisch die Python-Umgebung, und es wird empfohlen, die Version 3.11+ von Python zu installieren, um eine bessere Leistung zu erhalten. Darüber hinaus kann das Schließen anderer Anwendungen, die CPU-Ressourcen verbrauchen, die Verarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. Bei langfristiger Nutzung sollten Sie SSD-Laufwerke zum Speichern von Modelldateien in Betracht ziehen, um das Laden zu beschleunigen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpenWispr: Datenschutzgerechte Speech-to-Text Desktop-AnwendungDie
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