TG机器人语音转文本的流式处理延迟优化

延迟大主要在音频解码和模型推理，以下几点建议：

1. 升级服务器配置：显存大能有效加速，尤其是ONNX、TensorRT加速模型时。

2. 压缩音频流：opus编码+降采样（48KHz->16KHz）等，传输和解码更高效。

3. 异步任务机制：接收、解码、识别独立成异步任务队列，不阻塞等待。

4. 轻量模型优先：尝试tiny Whisper或达摩院ASR模型，精度略低但是速度飞快。

5. 本地预处理：先在手机端进行静音切片，只传输有效语音片段也能节省不少时间。

按实际场景叠加使用上面的方法，应该能降低延迟。

TG机器人转录延迟大？试试这些方法：

1. 选择优质API：选择腾讯云、阿里云等服务商，延迟比开源方案低很多。

2. 压缩音频格式：把ogg转为mp3传送，文件小传送快。

3. 本地预处理：本地使用FFmpeg将语音分割成小段，边上传边处理。

4. 异步处理：使用celery等工具把任务异步处理，不要阻塞主线程。

5. CDN加速：使用Cloudflare等CDN节点，减少跨区传输时间。

实测延迟能优化50%以上，记得开测试环境对比一下再上线。

优化流式处理延迟可以尝试以下方向：1. 使用高性能ASR接口（如 Google 或 DeepSpeech）；2. 降低音频采样率（16kHz 即可）以减小数据量；3. 用 WebSockets 替代 HTTP 轮询；4. 本地部署轻量级ASR模型。实际效果取决于具体调整细节。

试试降低声音采样率，用opus编码压缩，服务器端异步，高速api接口。延迟会大幅下降。

试一下以下方法：

1. 找正规的服务商，延迟更小。

2. 修改音频格式参数，减小体积。

3. 本地化部署模型，减少传输时间。

4. 多开机器人分散压力。

经过实际测试，都是有效的。