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：
- クライアント側の処理：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
- 原生插件スルー
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)
パフォーマンス最適化の提案
- 利用する
opus_dtx减少静音时段数据传输 - セットアップ
audio_level_threshold过滤环境噪音 - 对AI结果使用DataChannel同步时间戳
この答えは記事から得たものである。LiveKit: リアルタイムのオーディオおよびビデオアプリケーションを構築するためのオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 怎样实现实时音视频与AI语音识别的深度集成？
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