识别延迟通常由以下三个因素导致：
- 模型加载阶段：大型模型（如300MB的法语模型）需要较长的下载和解压时间
- 硬件性能：低配设备执行WebAssembly计算可能较慢
- 音频缓冲设置：createTransferer的缓冲区大小（默认128*150）会影响响应速度
Optimization solutions::
- 加载策略：
– 使用Service Worker预加载模型
– 选择小型模型（如vosk-model-small-en-us-0.15） - Parameter tuning:
– 降低采样率到16000Hz（需同步调整model.conf）
– 减小传输缓冲区至64*150 - 运行时优化：
– 启用WebGL加速（需修改mfcc.conf）
– 关闭不必要的结果事件监听
测试表明，经优化后英语识别延迟可从1.2s降至400ms左右
This answer comes from the articleVosk-Browser: Speech Recognition Tool Running in a BrowserThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 为什么vosk-browser的识别结果会出现延迟？如何优化？
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