要進一步提高InstructSing在CPU上的推理速度，可以考慮以下幾個策略：
模型壓縮：透過模型剪枝、量化和知識蒸餾等技術，減少模型的參數數量和計算需求。這樣可以在不顯著損失音質的情況下，提升推理速度。
優化算法：使用更高效的推理算法，例如利用快速傅立葉變換（FFT）來加速頻域處理，或是採用更高效的卷積運算方法，如深度可分離卷積（Depthwise Separable Convolutions）。
並行處理：在多核CPU上實現並行計算，將推理過程中的計算任務分配到多個核心上，以提高整體的計算效率。
減少輸入特徵維度：通過特徵選擇或降維技術，減少輸入到模型中的特徵數量，從而降低計算負擔。
使用高效的數據結構：選擇適合的數據結構來存儲和處理音頻數據，以提高內存訪問效率和計算速度。
這些策略的結合可以顯著提高InstructSing在CPU上的推理速度，從而使其在實際應用中更具可行性。