如何改善批量音频处理的效率？

2025-08-30

1.4 K

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
1. 使用Python多进程：with Pool(8) as p: p.map(transcribe_func, file_list)
2. 结合Redis实现任务队列
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