AI处理流水线搭建方案
通过LiveKit实现音视频AI处理的三种模式：
- Client-seitige Verarbeitung：在浏览器通过WebAssembly运行VAD模型
- 服务中间件：用Webhook接收音频流并调用ASR API
- 原生插件: durch
livekit-egress直接对接AI服务
具体集成步骤（以Python为例）
- 安装语音处理SDK：
pip install livekit-api whisper - 创建语音识别管道：
room = Room()
room.on('track_subscribed', transcribe_audio) - 实现实时转写逻辑：
model = whisper.load_model('tiny')
result = model.transcribe(audio_buffer)
Empfehlungen zur Leistungsoptimierung
- ausnutzen
opus_dtx减少静音时段数据传输 - aufstellen
audio_level_threshold过滤环境噪音 - 对AI结果使用DataChannel同步时间戳
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLiveKit: ein Open-Source-Tool zur Erstellung von Audio- und Videoanwendungen in EchtzeitDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样实现实时音视频与AI语音识别的深度集成？
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil