实施背景
嵌入式设备常受限于计算资源，需平衡响应速度与识别精度。Dolphin提供两种模型适应不同硬件条件。
integrierte Lösung
- Hardware-Anpassung::
Art der Ausrüstung Empfehlungsmodelle 内存占用 树莓派4B base ＜500MB Jetson Nano small ＜1.2GB - Tipps zur Optimierung::
- 预加载模型到内存
model = dolphin.load_model("base", "/models/", "cpu") - 启用流式处理（代码示例见GitHub的streaming分支）
- 预加载模型到内存
延迟控制
通过三阶段优化：
1. 音频采集：使用16kHz采样率+单声道
2. Segmentierung：设置VAD分段阈值为300ms
3. Ergebnis-Cache：实现最近5秒语音环形缓冲区
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDolphin: Asiatische Spracherkennung und Speech-to-Text-Modelle für asiatische SprachenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样在智能设备中实现低延迟的语音控制？
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