场景需求拆解
实时翻译需要解决音频处理、低延迟、多语言混输等挑战，传统方案依赖昂贵硬件设备。
Step-by-step program
- 音频采集层：使用Python sounddevice库录制16kHz单声道音频
- speech recognition：对接Vosk离线ASR引擎输出文本流
- 翻译协调：设计buffer机制每500ms发送一次识别文本到MTranServer
- 结果播报：通过eSpeak-ng进行TTS语音合成
性能优化技巧
- 启用HTTP/2流式传输减少TCP握手延迟
- 预先加载常规模板语句（如会议开场白）
- 在Docker run时添加
--ulimit nofile=8192提高并发连接数
real time data
在Intel NUC设备上端到端延迟可控制在1.2秒内，满足实时交互需求。
This answer comes from the articleMTranServer: CPU-ready offline translation serviceThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在跨国会议场景中如何实现MTranServer的实时语音翻译方案？
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