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：
- Processamento no lado do cliente：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: através de
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)
Recomendações de otimização de desempenho
- fazer uso de
opus_dtx减少静音时段数据传输 - configurar
audio_level_threshold过滤环境噪音 - 对AI结果使用DataChannel同步时间戳
Essa resposta foi extraída do artigoLiveKit: uma ferramenta de código aberto para criar aplicativos de áudio e vídeo em tempo realO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 怎样实现实时音视频与AI语音识别的深度集成？
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