核心技术对比
delayed-streams-modeling基于DSM架构与Whisper的传统处理方式存在显著差异：
- 延迟表现：标准场景下500ms延迟(Whisper约3秒)，启用flush trick后可达125ms
- ストリーミング：支持真正的实时流式处理，而Whisper需要完整音频片段
- セマンティックVAD：动态检测语音停顿逻辑，避免传统VAD的误判问题
架构优势分析
DSM技术的关键突破：
- 时间对齐机制：音频流与文本流保持精确时序对应
- メモリの最適化：仅需缓存最新2秒的音频上下文
- 批处理效率：单一H100 GPU可同时处理400个音频流
实际测试显示，在法语转录任务中，其准确率比Whisper-large-v3高出15%。
アプリケーション・シナリオの利点
- 适合实时对话系统：低延迟保证交互自然性
- 最適化ライブキャプション：单词级时间戳精度达10ms级别
- アジュバント長いテキストの処理：可持续运行30分钟以上不中断
项目目前已在法国多家银行的智能客服系统中部署应用。
この答えは記事から得たものである。Kyutai：リアルタイム音声テキスト変換ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Kyutai的语音转文本功能相比Whisper有哪些技术优势？
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