实现AI语音交互需要结合LiveKit的数据通道和媒体流处理能力，主要流程如下：
- 音频流捕获：通过
localParticipant.enableMicrophone()获取原始音频流，建议配置opus编码（48kHz采样） - 实时传输：使用Python SDK建立低延迟传输通道：
from livekit import Room
room = Room()
await room.connect('wss://your-server', token) - AI处理集成：
• 对接语音识别服务（如AWS Transcribe）：audio_stream = room.get_audio_stream()
transcriber.process(audio_stream)
• 合成语音回传：通过publish_data()发送文本，客户端调用TTS引擎 - 智能响应：利用数据通道实现指令交互：
room.on('data_received', handler_function)
典型应用场景包括：实时字幕（延迟<800ms）、语音质检（基于实时声纹分析）、多模态对话系统（结合GPT等LLM）。建议使用GPU服务器加速AI推理环节。
本答案来源于文章《LiveKit：构建实时音视频应用的开源工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何利用LiveKit实现AI语音助手的实时交互功能？
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