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如何解决Open-LLM-VTUbter语音识别延迟问题,实现流畅对话体验?

2025-08-30 1.8 K

优化语音识别延迟的解决方案

语音延迟可能由硬件性能、模型配置或网络环境引起。以下是具体解决步骤:

  • 硬件加速配置:在conf.yaml中优先启用GPU加速(需安装CUDA驱动),将ASR模块设置为sherpa-onnx并指定NVIDIA显卡:
    asr:
    provider: sherpa-onnx
    device: cuda:0
  • 精简语音模型:使用轻量级语音识别模型如whisper-tiny,在项目目录运行:
    uv run download_models.py --model whisper-tiny
  • 实时音频缓存:调整frontend/config.js中的audioBufferSize参数(建议设置为2048-4096)平衡延迟与稳定性
  • 网络优化:若使用云端API,通过代理服务器设置减少延迟:
    llm:
    api_proxy: http://your_proxy:port

备用方案:可改用本地优化的vosk模型,虽然识别率略低但延迟更低,适合老旧设备。

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