长音频处理的性能优化技巧
针对超过60秒的音频：
- 分段处理方案
- 使用ffmpeg切割音频：
ffmpeg -i input.wav -f segment -segment_time 50 output_%03d.wav - 通过Python API批量处理时，确保每段长度差异不超过10秒
- 使用ffmpeg切割音频：
- 系统配置优化
- AED版本建议batch_size设置为8（显存≥12GB）
- Linux系统可添加
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1environment variable
Caveats:
实时场景推荐组合方案：
1. 前端用WebSocket流式传输
2. 后端每30秒触发一次LLM推理
3. 最终结果用AED版本进行语义校正
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 " 怎样优化FireRedASR在长音频转录时的性能？
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