环境准备

确保系统已安装Python 3.8或更高版本，推荐使用Ubuntu 20.04/22.04或Windows WSL2环境。安装CUDA 11.8（NVIDIA显卡）或ROCm 5.6（AMD显卡）以启用GPU加速。

# 基础依赖
sudo apt update && sudo apt install -y ffmpeg git python3-pip

代码仓库克隆

从GitHub获取WhisperLiveKit最新代码，包含实时语音处理核心模块。

git clone https://github.com/example/WhisperLiveKit.git
cd WhisperLiveKit

模型下载

选择适合硬件性能的Whisper模型版本，基础版推荐使用tiny.en或base.en：

python3 -c "from whisper import _download; _download('base.en')"

依赖安装

通过requirements.txt安装Python依赖，建议使用虚拟环境：

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

服务配置

修改config/local.yaml配置文件，关键参数包括：

• audio_sample_rate: 16000
• model_size: base.en
• device: cuda

启动实时服务

运行主服务脚本启动WebSocket接口：

python3 app/websocket_server.py --host 0.0.0.0 --port 9000

客户端测试

使用测试脚本验证服务功能：

python3 client/test_client.py --input audio.wav

性能优化

对于低延迟场景建议：

• 启用--fp16模式加速推理
• 调整--chunk_length参数为5-10秒
• 使用--threads 4指定CPU线程数

故障排查

常见问题解决方案：

• CUDA内存不足：减小model_size或启用--load_fp16
• 音频不同步：检查客户端采样率是否匹配
• 转写延迟高：优化网络带宽或使用本地代理