WhisperLiveKit 树莓派部署概述

WhisperLiveKit 是 Whisper 语音识别模型的轻量级实时应用框架，针对树莓派等资源受限设备需优化计算负载与内存占用。以下方案基于树莓派 4B（4GB RAM）测试，兼容 Raspberry Pi OS（64-bit）。

环境准备

系统要求

• Raspberry Pi OS Bullseye（64-bit）
• Python 3.9+
• FFmpeg（音频处理依赖）

安装基础工具：

sudo apt update && sudo apt install -y ffmpeg python3-pip git

Python 依赖
创建虚拟环境并安装核心库：

python3 -m venv whisper_env
source whisper_env/bin/activate
pip install torch torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install whisper-live-kit transformers

模型适配优化

量化模型选择
使用 tiny.en 或 base.en 量化版本降低计算需求：

from whisper_livekit import load_model
model = load_model("tiny.en", device="cpu", quantize=True)

内存管理
限制实时音频缓冲区间隔（默认 30s，建议调整为 5-10s）：

processor = AudioProcessor(model, chunk_length_sec=5)

实时音频流处理

音频输入配置
通过 ALSA 捕获麦克风输入（需配置默认声卡）：

arecord -l  # 确认设备编号

代码示例：

import sounddevice as sd
audio_stream = sd.InputStream(samplerate=16000, channels=1, dtype='int16')

低延迟推理
启用流式推理并禁用完整转录后处理：

results = model.transcribe(
    audio_stream, 
    live=True, 
    no_speech_threshold=0.5,
    condition_on_previous_text=False
)

性能监控与调优

资源监控命令
实时查看 CPU/内存占用：

htop  # 或使用 vcgencmd measure_temp

启动参数优化
通过环境变量限制线程数：

export OMP_NUM_THREADS=2
python your_script.py

常见问题解决

错误：libomp.so 缺失
安装 OpenMP 库：

sudo apt install libomp-dev

音频延迟过高
调整音频缓冲区大小（示例设置为 512 帧）：

sd.InputStream(blocksize=512, ...)

备注

• 树莓派 5 性能提升约 2 倍，可尝试 base.en 模型
• 长期运行需配合散热风扇或散热片