如何解决本地语音转文字工具的延迟问题？

2025-08-25

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解决实时语音转文字延迟问题的方案

要实现低延迟的本地语音转文字效果，可以从以下几个方面着手：

Otimização de hardware：优先使用支持CUDA或MPS的GPU设备，显存建议≥8GB。如使用NVIDIA显卡，确保已安装最新CUDA工具包。CPU用户可尝试量化模型（如whisper-small-int8）减轻负荷。
Configuração de parâmetros：修改main.py中的webRTC参数：
- 设置audio_chunk_duration=0.3（降低音频分片时长）
- 调整speech_pad_ms=200（减少静音填充时间）
- 设置batch_size=1（禁用批量处理）
Seleção de modelos：根据设备性能选择模型：
- 高性能设备：whisper-large-v3-turbo
- 普通设备：whisper-base
- 低配设备：whisper-tiny-int8
Otimização do pré-processamento：通过ffmpeg参数调整音频采样率（建议16000Hz）和声道数（单声道），例如：ffmpeg -ar 16000 -ac 1

最后建议在项目.env文件中添加USE_CACHE=false关闭中间结果缓存，可进一步减少0.2-0.3秒延迟。