设备端处理通过消除网络延迟和实现实时分析来提高音频搜索的响应速度。当音频处理在设备本地进行时，例如在智能手机或物联网小工具上，无需将数据发送到远程服务器并等待响应。这减少了由网络拥塞、不稳定连接或服务器端瓶颈引起的延迟。例如，在设备上处理“查找我最新的会议录音”的语音助手可以立即扫描本地音频文件或缓存的元数据，而无需等待基于云的转录。这对于时间敏感的任务尤其重要，例如语音控制导航或实时转录，即使半秒的延迟也会降低用户体验。本地执行还避免了带宽限制，确保在飞机或农村地区等低连接环境中的一致性能。
优化硬件集成带来的效率提升进一步提高了响应速度。现代设备利用专用的音频处理芯片（如 DSP 或 NPU）来处理降噪、关键词识别或特征提取等任务，同时将 CPU 开销降至最低。例如，智能手机可以使用其 NPU 运行一个轻量级 ML 模型，在几毫秒内将语音转换为文本，同时使用 DSP 加速算法过滤背景噪音。开发人员可以通过利用特定平台的 API（Android 的 AudioRecord 或 iOS 的 Core Audio）和框架（TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime）在内存中预处理音频流，而无需中间文件存储，从而优化这些处理流程。这减少了 I/O 延迟并允许并行处理——例如同时分析多个音频通道——这在基于云的系统中由于同步和成本限制而难以实现。
注重隐私的设计也有助于提高性能。设备端处理避免了安全云传输所需的加密/解密步骤和数据序列化格式（如 JSON）。例如，本地音频搜索应用可以直接查询存储在 SQLite 中压缩的二进制编码音频指纹索引，绕过 HTTPS 握手或 JSON 解析的需求。此外，MediaPipe 或 Apple 的 Create ML 等边缘计算框架使开发人员能够构建更小、特定于任务的模型，从而跳过不必要的云规模泛化。音乐识别应用可以在本地使用一个 5MB 的 Shazam 式指纹模型，而不是 500MB 的云模型，从而显著缩短推理时间。这些优化相互叠加，使得设备端音频搜索比依赖云的替代方案更快、更节省资源。