WhisperLiveKit

在需要语音识别的场景中，隐私、延迟与部署灵活性往往是关键考量。WhisperLiveKit 提供了一种轻量、可扩展的解决方案——它将实时语音转文本与说话者分割能力集成于本地运行环境中，无需依赖云端服务，兼顾性能与数据安全。

该项目基于 OpenAI 的 Whisper 模型生态构建，结合 FastAPI 后端与简洁的 Web 前端，支持浏览器端直接使用，适用于会议记录、访谈整理、多角色对话分析等多种实际场景。

核心特性

WhisperLiveKit 不仅实现基础的语音识别，更在本地环境中集成了多项进阶功能：

• 实时语音转录
  支持流式输入，语音输入后立即生成文本输出，延迟低，响应迅速。
• 说话者分割（Diarization）
  自动识别不同说话人，标注“说话人 A”、“说话人 B”，便于后续内容结构化处理。
• 语音活动检测（VAD）
  自动判断是否有语音输入，静音期间暂停处理，降低资源消耗。
• 基于标点的说话者分割优化
  将说话人切换点与句子结束（如句号、问号）对齐，提升文本可读性与逻辑连贯性。
• 置信度反馈机制
  针对 WhisperStreaming 后端，可实时输出识别结果的置信度，便于前端做高亮或提示。
• SimulStreaming 后端支持
  支持双重许可，采用前沿的 AlignAtt 策略，实现超低延迟的同步流式转录。
• 多用户并发处理
  单一服务器可同时服务多个客户端连接，适合轻量级团队协作场景。

安装准备：FFmpeg 是关键依赖

WhisperLiveKit 依赖 FFmpeg 进行音频编解码处理，必须提前安装。

提示：可通过命令 ffmpeg -version 验证是否安装成功。

快速上手

安装 Python 包：

pip install whisperlivekit

启动服务：

whisperlivekit-server --model tiny.en

打开浏览器访问：http://localhost:8000
即可开始语音输入，实时查看转录结果。

若需支持 HTTPS（例如在局域网内通过 IP 访问），可在启动时添加 --ssl-key 和 --ssl-cert 参数配置证书文件。

可选功能与扩展模块

WhisperLiveKit 支持多种后端与增强功能，通过可选依赖灵活配置：

说话者分割模型配置（Pyannote.audio）

若启用说话者分割功能，需下载以下 Hugging Face 模型并接受其使用条款：

• pyannote/segmentation
• pyannote/segmentation-3.0
• pyannote/embedding

登录 Hugging Face 账户以获取访问权限：

huggingface-cli login

登录后，系统将自动拉取所需模型。

适用场景建议

• 本地会议记录：无需上传录音，所有处理在本地完成，保障信息安全。
• 远程访谈辅助：配合浏览器使用，边说边看文字，提升沟通效率。
• 教学与研究：用于语言学、心理学等领域的多说话人对话分析。
• 边缘设备部署：结合轻量模型（如 tiny.en），可在资源受限设备上运行。