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在跨国会议场景中如何实现MTranServer的实时语音翻译方案？

2025-08-30

1.3 K

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。

分步实施方案

音频采集层：使用Python sounddevice库录制16kHz单声道音频
语音识别：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

实测数据

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。

本答案来源于文章《MTranServer：CPU即可运行的离线翻译服务》

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