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：
- 客户端处理：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：通过
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)
性能优化建议
- 使用
opus_dtx减少静音时段数据传输 - 设置
audio_level_threshold过滤环境噪音 - 对AI结果使用DataChannel同步时间戳
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 » 怎样实现实时音视频与AI语音识别的深度集成？
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