複数のプラットフォームにおける音声認識の一貫性を最適化するソリューション
クロスプラットフォームの音声認識性能差の問題を解決するには、環境適応、パラメータ調整、ハードウェア連携の3つの側面から着手する必要があります。具体的な操作手順は以下の通りです：
- 基本環境設定：まず、すべてのプラットフォームで同じバージョンの音声認識エンジンが使用されていることを確認し、設定でエコーキャンセレーションをオンにします（パス：設定 > 音声認識 > 詳細オプション）。Android/iOSモバイルの場合、マイクの劣化を避けるために省電力モードをオフにすることをお勧めします。
- サンプリングレートの標準化：プロジェクトのflutterコンフィギュレーションでオーディオサンプリングレートを16kHz（業界標準）に統一し、lib/main.dartの
AudioRecorder初期化パラメータ。Web 側では、ブラウザの WebAudio API サポートの追加チェックが必要です。 - プラットフォーム固有の最適化：Windows/macOSは
pubspec.yamlLinux環境では、PulseAudioをインストールして~/.asoundrc設定ファイル。
実装の検証のために、標準的なテストフレーズ（例えば、中国語普 通語能力試験の文）を使用して、認識精度のログ（に保存されている）を分析し、クロスプラッ トフォームで比較することが推奨される。/logs/voice_recognition) パラメーターのターゲットチューニング。プラットフォーム固有の問題は、GitHubのissueflutter doctor -v出力。
この答えは記事から得たものである。Xiaozhi MCP Client：音声とテキストによる対話をサポートするクロスプラットフォームAIアシスタントについて
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