Programa de construção de pipeline de processamento de IA
Três modos de processamento de IA de áudio e vídeo via LiveKit:
- Processamento no lado do clienteExecução de modelos VAD no navegador por meio do WebAssembly
- middleware de serviçoReceber um fluxo de áudio e chamar a API ASR com Webhook
- Plug-ins nativos: através de
livekit-egressInterface direta com os serviços de IA
Etapas específicas de integração (em Python, por exemplo)
- Instale o SDK de processamento de voz:
pip install livekit-api whisper - Crie um pipeline de reconhecimento de fala:
room = Room()
room.on('track_subscribed', transcribe_audio) - Implementar lógica de transcrição em tempo real:
model = whisper.load_model('tiny')
result = model.transcribe(audio_buffer)
Recomendações de otimização de desempenho
- fazer uso de
opus_dtxRedução da transmissão de dados durante as horas de silêncio - configurar
audio_level_thresholdFiltragem de ruído ambiental - Sincronize os registros de data e hora usando o DataChannel para obter resultados de IA
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Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como obter uma integração profunda de áudio e vídeo em tempo real com reconhecimento de fala por IA?
