Hintergrund der Umsetzung
Eingebettete Geräte haben oft nur begrenzte Computerressourcen und müssen ein Gleichgewicht zwischen Reaktionsgeschwindigkeit und Erkennungsgenauigkeit finden. Dolphin bietet zwei Modelle zur Anpassung an unterschiedliche Hardwarebedingungen.
integrierte Lösung
- Hardware-Anpassung::
Art der Ausrüstung Empfehlungsmodelle Speicherplatzbedarf Raspberry Pi 4B Basis <500MB Jetson Nano klein <1,2GB - Tipps zur Optimierung::
- Vorladen von Modellen in den Speicher
model = dolphin.load_model("base", "/models/", "cpu") - Aktivieren Sie Streaming (Codebeispiele finden Sie im Streaming-Zweig von GitHub)
- Vorladen von Modellen in den Speicher
Latenzkontrolle
Optimierung in drei Stufen:
1. Audioaufnahme16kHz Abtastrate + Mono verwendet
2. SegmentierungEinstellung der VAD-Segmentierungsschwelle auf 300ms
3. Ergebnis-CacheImplementierung eines Ringspeichers für die letzten 5 Sekunden der Rede
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDolphin: Asiatische Spracherkennung und Speech-to-Text-Modelle für asiatische SprachenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich eine Sprachsteuerung mit niedriger Latenzzeit in intelligenten Geräten implementieren?
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