ネイティブ音声合成ツールの遅延問題を解決するには？

2025-08-25

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リアルタイム音声テキスト遅延問題の解決策

低遅延のネイティブ音声テキスト効果を実現するには、以下の点から始めることができます：

ハードウェアの最適化NVIDIAのグラフィックカードを使用する場合は、最新のCUDAツールキットがインストールされていることを確認してください。cpuユーザは、負荷を軽減するためにモデルの数値化（例：whisper-small-int8）を試すことができます。
パラメータ設定: main.py の webRTC パラメータを修正します：
- audio_chunk_duration=0.3に設定（オーディオチャンクの継続時間を短くする）
- speech_pad_ms=200 を調整（ミュートのフィルタイムを減らす）
- batch_size=1に設定（バッチ処理を無効にする）
モデルの選択機器の性能に応じた機種選定：
- 高性能デバイス：ウィスパー・ラージ-V3ターボ
- 一般装備：ウィスパー・ベース
- ロープロファイル・デバイス: whisper-tiny-int8
前処理の最適化オーディオのサンプルレート（16000Hz推奨）とチャンネル数（モノラル）は、例えばffmpegパラメータで調整する：ffmpeg -ar 16000 -ac 1

最後に、プロジェクトの.envファイルにUSE_CACHE=false中間結果のキャッシュをオフにすると、待ち時間がさらに0.2～0.3秒短縮される。