OpenWisprのローカル転送速度を最適化するには、以下のステップを踏みます。まず、コントロールパネルでより軽いWhisperモデル（例：tinyやbase）を選択します。これらは小型（tinyはわずか39MB）で処理速度が速く、高い精度を必要としないシナリオに適しています。デバイスの性能が許せば（8GB以上のRAMを推奨）、スピードとクオリティのバランスを取るために、徐々にスモールモデルやミディアムモデルにアップグレードしてください。次に、ハードウェアアクセラレーションが有効になっていることを確認してください。プログラムは自動的にPython環境を検出しますが、より良いパフォーマンスをサポートするためにPython 3.11+バージョンをインストールすることをお勧めします。さらに、CPUリソースを消費する他のアプリケーションを終了すると、処理速度が大幅に向上します。長期間使用する場合は、モデルファイルを保存するSSDドライブを検討すると読み込みが速くなります。
この答えは記事から得たものである。OpenWispr: プライバシー第一の音声テキストデスクトップアプリケーションについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ローカル処理モードでOpenWisprの転写が遅い問題を解決するには？
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