Programm zum Aufbau einer KI-Verarbeitungspipeline
Drei Modi der Audio- und Video-KI-Verarbeitung über LiveKit:
- Client-seitige VerarbeitungVAD-Modelle im Browser über WebAssembly ausführen
- Service-MiddlewareASR API: Empfangen eines Audiostroms und Aufrufen der ASR API mit Webhook
- Native Plug-ins: durch
livekit-egressDirekte Schnittstelle zu AI-Diensten
Spezifische Integrationsschritte (z. B. in Python)
- Installieren Sie das SDK für die Sprachverarbeitung:
pip install livekit-api whisper - Erstellen Sie eine Pipeline für die Spracherkennung:
room = Room()
room.on('track_subscribed', transcribe_audio) - Implementierung einer Echtzeit-Transkriptionslogik:
model = whisper.load_model('tiny')
result = model.transcribe(audio_buffer)
Empfehlungen zur Leistungsoptimierung
- ausnutzen
opus_dtxVerringerung der Datenübertragung während der Ruhezeiten - aufstellen
audio_level_thresholdFilterung von Umgebungslärm - Zeitstempel mit DataChannel für KI-Ergebnisse synchronisieren
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 " Wie erreicht man eine tiefe Integration von Echtzeit-Audio und -Video mit KI-Spracherkennung?
