Para otimizar a velocidade de transcrição local do OpenWispr, as seguintes etapas podem ser seguidas: primeiro, selecione um modelo Whisper mais leve (por exemplo, tiny ou base) no painel de controle, que são pequenos (tiny tem apenas 39 MB) e rápidos de processar, adequados para cenários que não exigem alta precisão. Se o desempenho do dispositivo permitir (recomenda-se 8 GB ou mais de RAM), atualize gradualmente para modelos pequenos ou médios para equilibrar velocidade e qualidade. Em segundo lugar, certifique-se de que a aceleração de hardware esteja ativada: o programa detectará automaticamente o ambiente Python, e é recomendável instalar a versão Python 3.11+ para obter melhor suporte ao desempenho. Além disso, fechar outros aplicativos que consomem recursos da CPU pode melhorar significativamente a velocidade de processamento. Para uso prolongado, considere unidades SSD para armazenar arquivos de modelo para um carregamento mais rápido.
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