如何在Azure中实现语音识别快速完成，将1小时音频识别耗时降至1分钟

你当前用的实时连续识别接口本身是为实时音频流场景设计的，默认就是1:1的处理速率，要达到1小时音频1分钟完成识别的效果，改用批量转录能力即可，具体操作如下：

• 更换调用接口：放弃实时连续识别SDK，改用语音服务的批量转录REST API，该接口是面向非实时长音频处理设计的，云端会自动对长音频做切片、多节点并行处理，单条1小时的合规格式音频普遍能在1~2分钟内返回识别结果，刚好符合1:60的速率要求。
• 优化音频格式：提前把待识别音频转成16kHz、16bit、单声道的WAV格式，无需额外编码解码开销，可进一步压缩处理耗时。如果是超过2小时的超长音频，可提前手动切分为10~15分钟的分片同时提交，避免单文件调度排队的额外耗时。
• 调整并发配置：如果有批量处理多个音频的需求，可以在Azure语音服务资源的配额管理页调整批量转录的并发请求数，默认并发配额为5，提额后可同时处理数十个音频任务，整体处理效率还能进一步提升。
• 关闭附加功能：如果不需要说话人分离、情绪识别、词汇粒度标注等附加能力，调用批量接口时明确关闭对应参数，可减少额外的计算耗时。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marcus Thornton