优化音频处理流水线

调整音频缓冲区大小和采样率，降低实时处理时的内存压力。例如将默认采样率从16kHz降至8kHz（需测试语音质量影响），并减少缓冲区队列长度。使用流式处理替代全量加载，避免一次性存储完整音频数据。

启用模型量化

采用8位或4位量化版本的Whisper模型，可减少内存占用50%-75%。例如加载tiny.en量化模型：

model = whisper.load_model("tiny.en", device="cpu", in_memory=False)

注意量化可能轻微降低转录准确率，需根据场景权衡。

延迟加载与内存共享

初始化时仅加载必要组件，其他模块按需加载。在多进程部署中，使用共享内存机制避免重复加载模型。例如通过multiprocessing.Array共享预处理后的音频特征。

控制并发处理数

限制同时处理的音频流数量，避免超额内存申请。可通过令牌桶算法实现：

from threading import Semaphore
concurrent_limiter = Semaphore(4)  # 允许4路并行流

优化依赖库版本

确保使用最新版的PyTorch与CUDA驱动，新版库通常包含内存优化。例如PyTorch 2.0+支持自动释放空闲缓存：

torch.cuda.empty_cache()

选择性加载语言模型

仅加载目标语言对应的tokenizer，避免全语种词典占用内存。例如指定英语：

whisper.load_model("base", language="en")

监控与自动回收

集成内存监控工具（如psutil），设定阈值自动回收闲置资源：

import psutil
if psutil.virtual_memory().percent > 80:
    release_unused_resources()