WhisperLiveKit 实时转写延迟优化方法

优化音频输入处理
采用低延迟音频采集设备（如专业声卡或USB麦克风），确保音频输入缓冲大小合理（通常64-256帧）。启用音频预处理（如降噪、回声消除），减少后续处理负担。示例代码调整音频参数：

audio_stream.configure(
    sample_rate=16000,
    frames_per_buffer=256,
    input_device_index=low_latency_device_id
)

模型量化与加速
使用量化后的Whisper模型（如int8量化版本），可将模型体积缩小75%同时保持90%以上准确率。结合ONNX Runtime或TensorRT加速推理，提升转写速度30%-50%。配置示例：

model = whisper.load_model("small.en", device="cuda", compute_type="int8")

流式处理优化
实现动态语音分段（VAD）而非固定长度分片，减少静音片段处理。设置合理的重叠窗口（通常300-500ms），确保上下文连贯性。实时缓存最近5秒音频用于上下文修正。

硬件资源分配
为转写进程分配独立CPU核心或GPU资源，避免资源争抢。设置进程优先级（Linux下使用nice -n），网络传输采用UDP协议降低传输延迟。监控命令示例：

taskset -c 3 nice -n -20 python transcribe.py

延迟补偿机制
引入时间戳对齐功能，对转写结果进行后处理时补偿处理延迟。实现预测性输出（基于部分结果预测完整句子），通过置信度阈值控制预测准确性。公式计算补偿值： $$ \Delta t = \frac{\sum_{i=1}^{n}(T_{process_i} - T_{arrival_i})}{n} + \sigma $$

网络传输优化
使用WebSocket替代HTTP轮询，建立持久化连接。启用OPUS音频编码（6-8kbps比特率），减少传输数据量50%以上。配置拥塞控制算法（如BBR）适应网络波动。

客户端协同优化
在客户端实现本地缓存队列，平滑网络抖动影响。采用增量式UI更新（每200-300ms批次更新），避免频繁渲染导致的卡顿。启用硬件加速渲染提升显示效率。

通过上述方法综合实施，可将端到端延迟从初始的2-3秒降低至800ms以内，适用于大多数实时场景需求。实际效果需根据具体硬件配置和网络条件进行调优测试。