認知の遅れは通常、3つの要因によって引き起こされる：
- モデル搭載段階大きなモデル（例えば300MBのフランスのモデル）はダウンロードと解凍に時間がかかる。
- ハードウェア性能低コストのデバイスでは、WebAssemblyの計算が遅くなる可能性があります。
- オーディオ・バッファの設定: createTransfererのバッファサイズ（デフォルトは128*150）は応答速度に影響する。
最適化プログラム::
- ローディング戦略：
- Service Workerでモデルをプリロードする
- 小型モデルの選択（例：vosk-model-small-en-us-0.15） - パラメータ調整：
- サンプルレートを16000Hzに変更（mod.confの同期調整が必要）
- 送信バッファを64*150に削減 - ランタイムの最適化：
- WebGLアクセラレーションを有効にする（mfcc.confの変更が必要）
- 不要な結果イベントリスナーをオフにする
テストによると、最適化された英語認識の待ち時間は、1.2秒から約400ミリ秒に短縮された。
この答えは記事から得たものである。Vosk-Browser：ブラウザ上で動作する音声認識ツールについて
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