大规模转录任务的加速方案
提升吞吐量的关键技术：
- 并行处理架构
- 使用Python多进程：
with Pool(8) as p: p.map(transcribe_func, file_list) - 结合Redis实现任务队列
- 使用Python多进程：
- 资源调配策略
- 按音频时长动态分组（30秒/组 vs 60秒/组）
- GPU内存不足时，启用
torch.cuda.empty_cache()
典型优化案例：
1万条音频处理时间从6.2小时→1.4小时的配置：
– 8个worker进程
– 每组batch_size=16
– 启用FP16精度（需修改model.py第42行）
– 使用NVMe SSD存储临时文件
This answer comes from the articleFireRedASR: An Open Source Model for Multilingual High-Precision Speech RecognitionThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何改善批量音频处理的效率？
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