WhisperLiveKit 本地部署常见问题与解决方案

环境配置问题

确保本地环境满足以下要求：Python 3.8 或更高版本，FFmpeg 已安装并添加到系统路径。若出现依赖冲突，建议使用虚拟环境隔离：

python -m venv whisper_env  
source whisper_env/bin/activate  # Linux/Mac  
whisper_env\Scripts\activate    # Windows  
pip install -r requirements.txt  

若遇到 CUDA 相关错误，需检查 PyTorch 版本是否与显卡驱动兼容，可通过官方命令重装：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whisper/stable/cu118  

模型下载失败

Whisper 默认会下载模型至缓存目录（如 ~/.cache/whisper）。若网络问题导致下载中断，可手动下载模型文件（如 medium.pt）并放置到缓存目录。
通过环境变量指定模型路径可跳过自动下载：

export WHISPER_MODEL_PATH=/path/to/custom_model.pt  

或代码中直接加载：

model = whisper.load_model("/path/to/custom_model.pt")  

实时音频流处理延迟

高延迟可能由音频缓冲区设置不当或硬件性能不足导致。调整 audio_chunk_size 参数（如从 4096 改为 2048）可减少延迟，但可能增加 CPU 负载。
启用 GPU 加速可显著提升处理速度：

model = whisper.load_model("medium", device="cuda")  

权限或端口冲突

若服务启动失败，检查端口是否被占用（如默认的 9090）：

netstat -tulnp | grep 9090  

修改配置文件中的 server_port 或终止占用进程。在 Linux 系统下，非 root 用户需使用 1024 以上端口。

日志与调试

启用详细日志输出可定位问题根源。修改日志级别为 DEBUG：

import logging  
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)  

日志文件通常位于 /var/log/whisperlive.log 或项目根目录下。

跨平台兼容性

Mac 用户需确保已安装 libogg 和 libvorbis：

brew install libogg libvorbis  

Windows 用户若遇到 DLL 缺失错误，需安装 Visual C++ Redistributable。

通过上述方法可覆盖大多数本地部署问题，若仍无法解决，建议查阅项目 Issue 或社区讨论。