如何解决Open-LLM-VTUbter语音识别延迟问题，实现流畅对话体验？

2025-08-30

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优化语音识别延迟的解决方案

语音延迟可能由硬件性能、模型配置或网络环境引起。以下是具体解决步骤：

硬件加速配置：在conf.yaml中优先启用GPU加速（需安装CUDA驱动），将ASR模块设置为sherpa-onnx并指定NVIDIA显卡：
asr: provider: sherpa-onnx device: cuda:0
精简语音模型：使用轻量级语音识别模型如whisper-tiny，在项目目录运行：
uv run download_models.py --model whisper-tiny
实时音频缓存：调整frontend/config.js中的audioBufferSize参数（建议设置为2048-4096）平衡延迟与稳定性
network optimization：若使用云端API，通过代理服务器设置减少延迟：
llm: api_proxy: http://your_proxy:port

备用方案：可改用本地优化的vosk模型，虽然识别率略低但延迟更低，适合老旧设备。