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怎样在智能设备中实现低延迟的语音控制？

2025-08-25

1.3 K

实施背景

嵌入式设备常受限于计算资源，需平衡响应速度与识别精度。Dolphin提供两种模型适应不同硬件条件。

硬件适配：

设备类型推荐模型内存占用

树莓派4B base ＜500MB

Jetson Nano small ＜1.2GB
优化技巧：
1. 预加载模型到内存
```
model = dolphin.load_model("base", "/models/", "cpu")
```
2. 启用流式处理（代码示例见GitHub的streaming分支）

设备类型	推荐模型	内存占用
树莓派4B	base	＜500MB
Jetson Nano	small	＜1.2GB

通过三阶段优化：
1. 音频采集：使用16kHz采样率+单声道
2. 分段处理：设置VAD分段阈值为300ms
3. 结果缓存：实现最近5秒语音环形缓冲区